矢量化字符串方法（即Series.str）允许您执行以下操作：

df[df['A'].str.contains("hello")]

这在熊猫0.8.1及以上版本中可用。

我的2c价值：

我执行了以下操作：

sale_method = pd.DataFrame(model_data['Sale Method'].str.upper())
sale_method['sale_classification'] = \
    np.where(sale_method['Sale Method'].isin(['PRIVATE']),
             'private',
             np.where(sale_method['Sale Method']
                      .str.contains('AUCTION'),
                      'auction',
                      'other'
             )
    )

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")]

如果有人想知道如何执行相关问题：“按部分字符串选择列”

Use:

df.filter(like='hello')  # select columns which contain the word hello

若要通过部分字符串匹配来选择行，请将axis=0传递到筛选器：

# selects rows which contain the word hello in their index label
df.filter(like='hello', axis=0)  

如何从panda DataFrame中选择部分字符串？

这篇文章是为那些想

在字符串列中搜索子字符串（最简单的情况），如df1[df1['col'].str.contains（r'fo（？！$）'）]搜索多个子字符串（类似于isin），例如，使用df4[df4['col'].str.contains（r'fo|baz'）]匹配文本中的整个单词（例如，“blue”应匹配“the sky is blue”，而不是“bluejay”），例如，与df3[df3['col'].str.contains（r'\bble\b'）]匹配匹配多个整词了解“ValueError：无法使用包含NA/NaN值的向量进行索引”背后的原因，并使用str.contains（'pattern'，NA=False）进行更正

……并希望了解更多关于哪些方法应优于其他方法的信息。

（补充：我看到了很多关于类似主题的问题，我觉得把这个留在这里会很好。）

友好的免责声明，这篇文章很长。

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基本子字符串搜索

# setup
df1 = pd.DataFrame({'col': ['foo', 'foobar', 'bar', 'baz']})
df1

      col
0     foo
1  foobar
2     bar
3     baz

str.contains可用于执行子字符串搜索或基于正则表达式的搜索。除非您明确禁用，否则搜索默认为基于正则表达式。

这里是基于正则表达式的搜索的示例，

# find rows in `df1` which contain "foo" followed by something
df1[df1['col'].str.contains(r'foo(?!$)')]

      col
1  foobar

有时不需要正则表达式搜索，因此指定正则表达式=False以禁用它。

#select all rows containing "foo"
df1[df1['col'].str.contains('foo', regex=False)]
# same as df1[df1['col'].str.contains('foo')] but faster.
   
      col
0     foo
1  foobar

性能方面，正则表达式搜索比子字符串搜索慢：

df2 = pd.concat([df1] * 1000, ignore_index=True)

%timeit df2[df2['col'].str.contains('foo')]
%timeit df2[df2['col'].str.contains('foo', regex=False)]

6.31 ms ± 126 µs per loop (mean ± std. dev. of 7 runs, 100 loops each)
2.8 ms ± 241 µs per loop (mean ± std. dev. of 7 runs, 100 loops each)

如果不需要，请避免使用基于正则表达式的搜索。

解决值错误有时，对结果执行子字符串搜索和过滤将导致

ValueError：无法使用包含NA/NaN值的向量进行索引

这通常是因为对象列中存在混合数据或NaN，

s = pd.Series(['foo', 'foobar', np.nan, 'bar', 'baz', 123])
s.str.contains('foo|bar')

0     True
1     True
2      NaN
3     True
4    False
5      NaN
dtype: object


s[s.str.contains('foo|bar')]
# ---------------------------------------------------------------------------
# ValueError                                Traceback (most recent call last)

任何不是字符串的对象都不能应用字符串方法，因此结果是NaN（自然）。在这种情况下，指定na=False以忽略非字符串数据，

s.str.contains('foo|bar', na=False)

0     True
1     True
2    False
3     True
4    False
5    False
dtype: bool

如何同时将此应用于多个列？答案就在问题中。使用DataFrame.apply：

# `axis=1` tells `apply` to apply the lambda function column-wise.
df.apply(lambda col: col.str.contains('foo|bar', na=False), axis=1)

       A      B
0   True   True
1   True  False
2  False   True
3   True  False
4  False  False
5  False  False

下面的所有解决方案都可以使用逐列应用方法“应用”到多个列（这在我的书中是可以的，只要你没有太多列）。

如果您的DataFrame具有混合列，并且希望只选择对象/字符串列，请查看select_dtypes。

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多个子字符串搜索

这最容易通过使用正则表达式或管道进行正则表达式搜索来实现。

# Slightly modified example.
df4 = pd.DataFrame({'col': ['foo abc', 'foobar xyz', 'bar32', 'baz 45']})
df4

          col
0     foo abc
1  foobar xyz
2       bar32
3      baz 45

df4[df4['col'].str.contains(r'foo|baz')]

          col
0     foo abc
1  foobar xyz
3      baz 45

您还可以创建一个术语列表，然后加入它们：

terms = ['foo', 'baz']
df4[df4['col'].str.contains('|'.join(terms))]

          col
0     foo abc
1  foobar xyz
3      baz 45

有时，对术语进行转义是明智的，以防它们包含可以解释为正则表达式元字符的字符。如果您的术语包含以下任何字符。。。

. ^ $ * + ? { } [ ] \ | ( )

然后，您需要使用re.escape来逃避它们：

import re
df4[df4['col'].str.contains('|'.join(map(re.escape, terms)))]

          col
0     foo abc
1  foobar xyz
3      baz 45

re.escape具有转义特殊字符的效果，因此它们是按字面意思处理的。

re.escape(r'.foo^')
# '\\.foo\\^'

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匹配整个单词

默认情况下，子字符串搜索将搜索指定的子字符串/模式，而不管它是否为完整单词。为了只匹配完整的单词，我们需要在这里使用正则表达式，特别是，我们的模式需要指定单词边界（\b）。

例如

df3 = pd.DataFrame({'col': ['the sky is blue', 'bluejay by the window']})
df3

                     col
0        the sky is blue
1  bluejay by the window
 

现在考虑，

df3[df3['col'].str.contains('blue')]

                     col
0        the sky is blue
1  bluejay by the window

v/s

df3[df3['col'].str.contains(r'\bblue\b')]

               col
0  the sky is blue

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多个整词搜索

与上述类似，只是我们在连接模式中添加了单词边界（\b）。

p = r'\b(?:{})\b'.format('|'.join(map(re.escape, terms)))
df4[df4['col'].str.contains(p)]

       col
0  foo abc
3   baz 45

p看起来像这样，

p
# '\\b(?:foo|baz)\\b'

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一个很好的选择：使用列表理解！

因为你可以！你应该！它们通常比字符串方法快一点，因为字符串方法很难矢量化，并且通常有循环实现。

而不是

df1[df1['col'].str.contains('foo', regex=False)]

在列表comp中使用in运算符，

df1[['foo' in x for x in df1['col']]]

       col
0  foo abc
1   foobar

而不是

regex_pattern = r'foo(?!$)'
df1[df1['col'].str.contains(regex_pattern)]

使用re.compile（缓存正则表达式）+Pattern.search在列表组件中搜索，

p = re.compile(regex_pattern, flags=re.IGNORECASE)
df1[[bool(p.search(x)) for x in df1['col']]]

      col
1  foobar

如果“col”具有NaN，则

df1[df1['col'].str.contains(regex_pattern, na=False)]

Use,

def try_search(p, x):
    try:
        return bool(p.search(x))
    except TypeError:
        return False

p = re.compile(regex_pattern)
df1[[try_search(p, x) for x in df1['col']]]

      col
1  foobar
 

---

部分字符串匹配的更多选项：np.char.find、np.vectorize、DataFrame.query。

除了str.contains和list compressions之外，还可以使用以下替代方法。

np.char.find仅支持子字符串搜索（读取：无正则表达式）。

df4[np.char.find(df4['col'].values.astype(str), 'foo') > -1]

          col
0     foo abc
1  foobar xyz

np.vectorize这是一个围绕循环的包装器，但开销比大多数pandasstr方法小。

f = np.vectorize(lambda haystack, needle: needle in haystack)
f(df1['col'], 'foo')
# array([ True,  True, False, False])

df1[f(df1['col'], 'foo')]

       col
0  foo abc
1   foobar

可能的Regex解决方案：

regex_pattern = r'foo(?!$)'
p = re.compile(regex_pattern)
f = np.vectorize(lambda x: pd.notna(x) and bool(p.search(x)))
df1[f(df1['col'])]

      col
1  foobar

数据框架查询通过python引擎支持字符串方法。这没有明显的性能优势，但了解是否需要动态生成查询还是很有用的。

df1.query('col.str.contains("foo")', engine='python')

      col
0     foo
1  foobar

有关查询和eval方法族的更多信息，请访问Pandas中的公式动态计算表达式。

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推荐使用优先级

（第一）str.contains，因为它简单且易于处理NaN和混合数据列出其性能的理解（尤其是如果数据是纯字符串）np.vectorize（最后）df.query

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')