Pandas布尔索引筛选：判断model/brand是否包含于name列的问题

核心问题：你的name、brand、model列被错误识别为数值类型（int64/float），且存在缺失值（报错中的float提示说明数据里有NaN），导致所有字符串相关操作失效。以下是分步解决方法：

1. 修复数据类型并处理缺失值 #

先把这三列强制转换为字符串类型，同时将缺失值（NaN）替换为空字符串，避免后续操作报错：

# 转换列类型为字符串，替换NaN为空字符串
autos[['name', 'brand', 'model']] = autos[['name', 'brand', 'model']].astype(str).replace('nan', '')

2. 实现每行的model包含判断 #

转换类型后，用apply逐行判断model是否在name中，这是符合你需求的正确方式：

model_in_name = autos.apply(lambda x: x['model'] in x['name'], axis=1)

执行后会得到你预期的布尔序列：

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

之前报错的原因解释 #

• 报错1：autos["name"].str.contains(autos["model"])
str.contains的参数需要是单个字符串或正则表达式，传入整个Series会触发哈希错误，因为Series是可变对象，无法被哈希。
• 报错2/3：apply时的类型错误
  你的列是数值类型（int64/float），数值不能用in操作判断“包含关系”，转换为字符串后即可正常使用in。
• 报错4："|".join(autos["model"])
join要求所有元素都是字符串，但你的model列存在float类型的NaN，导致拼接失败。而且这个方法本身逻辑错误——它是判断name包含任意一个model，而非当前行的model，不符合你的需求。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者Jason