如何在Pandas DataFrame中实现姓名列的精确匹配查询？

我为DataFrame编写了如下搜索函数：

def search_for_name(name, data):
    print(name)
    dogs_with_name = data[data["HundenameText"].str.contains(name)]
    return dogs_with_name[["HundenameText", "GebDatHundJahr", "SexHundLang"]]

但该函数返回的记录超出预期，例如搜索"Luna"时会返回包含"Arina Luna"的记录。我仅需要精确匹配的结果，请问该如何实现？

方法1：直接等值匹配 #

用==进行严格的等值判断，只返回列值与目标字符串完全一致的记录：

def search_for_name(name, data):
    print(name)
    dogs_with_name = data[data["HundenameText"] == name]
    return dogs_with_name[["HundenameText", "GebDatHundJahr", "SexHundLang"]]

方法2：正则精确匹配（支持大小写忽略） #

如果需要忽略大小写差异（比如输入"luna"匹配数据中的"Luna"），可以用正则表达式的^（字符串开头）和$（字符串结尾）限定完全匹配范围：

import re

def search_for_name(name, data):
    print(name)
    dogs_with_name = data[data["HundenameText"].str.match(f'^{name}$', flags=re.IGNORECASE)]
    return dogs_with_name[["HundenameText", "GebDatHundJahr", "SexHundLang"]]

方法3：处理含前后空格的场景 #

如果数据中存在带前后空格的名称（比如" Luna "），可以先清理空格再做匹配：

def search_for_name(name, data):
    print(name)
    dogs_with_name = data[data["HundenameText"].str.strip() == name.strip()]
    return dogs_with_name[["HundenameText", "GebDatHundJahr", "SexHundLang"]]

内容的提问来源于stack exchange，提问作者luca köppel