一个更一般的例子-如果在字符串中查找单词或特定单词的部分：

df = pd.DataFrame([('cat andhat', 1000.0), ('hat', 2000000.0), ('the small dog', 1000.0), ('fog', 330000.0),('pet', 330000.0)], columns=['col1', 'col2'])

句子或单词的特定部分：

searchfor = '.*cat.*hat.*|.*the.*dog.*'

创建显示受影响行的列（可以根据需要过滤掉）

df["TrueFalse"]=df['col1'].str.contains(searchfor, regex=True)

    col1             col2           TrueFalse
0   cat andhat       1000.0         True
1   hat              2000000.0      False
2   the small dog    1000.0         True
3   fog              330000.0       False
4   pet 3            30000.0        False

快速提示：如果要基于索引中包含的部分字符串进行选择，请尝试以下操作：

df['stridx']=df.index
df[df['stridx'].str.contains("Hello|Britain")]

也许您想在Pandas数据帧的所有列中搜索一些文本，而不仅仅是在它们的子集中。在这种情况下，以下代码将有所帮助。

df[df.apply(lambda row: row.astype(str).str.contains('String To Find').any(), axis=1)]

警告这种方法虽然方便，但速度相对较慢。

假设您有以下DataFrame：

>>> df = pd.DataFrame([['hello', 'hello world'], ['abcd', 'defg']], columns=['a','b'])
>>> df
       a            b
0  hello  hello world
1   abcd         defg

您始终可以在lambda表达式中使用in运算符来创建筛选器。

>>> df.apply(lambda x: x['a'] in x['b'], axis=1)
0     True
1    False
dtype: bool

这里的技巧是在apply中使用axis=1选项，将元素逐行传递给lambda函数，而不是逐列传递。

在此之前，有一些答案可以实现所要求的功能，无论如何，我想展示最普遍的方式：

df.filter(regex=".*STRING_YOU_LOOK_FOR.*")

这样，你就可以得到你所寻找的专栏，无论它是怎么写的。

（显然，您必须为每种情况编写正确的正则表达式）

有点类似于@cs95的答案，但这里不需要指定引擎：

df.query('A.str.contains("hello").values')