如何在Pandas的所有DataFrame列上应用str.contains方法？

错误原因 #

str是Pandas单列（Series）的专属属性，你直接在整个DataFrame上调用.str，必然会触发AttributeError——因为DataFrame本身没有这个属性。

实现需求的方法 #

要对DataFrame的所有列批量应用str.contains，可以用apply方法遍历每一列（每一列本质是一个Series），再对每个Series调用str.contains：

# 把features列表拼接成正则匹配用的字符串
match_pattern = '|'.join(features)
# 对DataFrame每一列执行str.contains
data3 = data2.apply(lambda col: col.str.contains(match_pattern, na=False))

• 参数na=False是用来处理列中的空值（NaN），避免结果里出现NaN，你可以根据实际数据情况调整这个参数。
• 如果你的DataFrame里有非字符串类型的列，建议先把列转为字符串类型再匹配，避免类型错误：

  data3 = data2.apply(lambda col: col.astype(str).str.contains(match_pattern, na=False))
  

可选优化：仅处理字符串列 #

如果只需要对DataFrame中的字符串类型列操作，可以先筛选出目标列再处理：

# 筛选出字符串类型的列
string_columns = data2.select_dtypes(include=['object', 'string']).columns
# 仅对这些列执行匹配
data3 = data2[string_columns].apply(lambda col: col.str.contains(match_pattern, na=False))

内容的提问来源于stack exchange，提问作者MASTERWM