如何使用熊貓在整個數據框中搜索部分字符串？

Question

如何在使用熊貓的每一列上搜索字符串值。 可以說我有32列，

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

這個返回值是否出現在「A」柱與否，如何每列中的值是存在的行上進行搜索。 數據集：

A   B   C 
1   hi   hie 
2   bye   Hello 

如果我搜索 「你好」 或 「Hello」 的輸出應該是：

A   B   C 
2   bye   Hello 

Answer 1

我認爲你可以使用：

df = pd.DataFrame({'A':['hello fgf','s','f'],'B':['d','ff hello','f'],'C':[4,7,8]}) 
print (df) 
      A   B C 
0 hello fgf   d 4 
1   s ff hello 7 
2   f   f 8 

mask = df.applymap(lambda x: 'hello' in str(x)) 
print (mask) 
     A  B  C 
0 True False False 
1 False True False 
2 False False False 

然後，如果需要過濾器添加any檢查至少一個True每行boolean indexing：

df1 = df[mask.any(axis=1)] 
print (df1) 
      A   B C 
0 hello fgf   d 4 
1   s ff hello 7 

編輯：

tested = 'hello' 
mask = df.applymap(lambda x: tested.lower() in str(x).lower()) 
print (mask) 
     A  B  C 
0 False False False 
1 False False True 

Answer 2

您也可以連接所有列成一個字符串，並在連接字符串搜索您的字符串：

In [21]: df[df.astype(str).add('|').sum(1).str.contains('hello')] 
Out[21]: 
      A   B C 
0 hello fgf   d 4 
1   s ff hello 7 

說明：

In [22]: df.astype(str).add('|').sum(1) 
Out[22]: 
0 hello fgf|d|4| 
1  s|ff hello|7| 
2   f|f|8| 
dtype: object