如何从pandas dataframe的指定列中筛选出包含特定取值的行？

你代码的问题出在'failed' or 'successful'的写法上：Python的or是原生逻辑运算符，会直接对两侧的字符串做布尔判定，非空字符串的布尔值为True，因此整个表达式会直接返回第一个为真的值也就是'failed'。你写的筛选逻辑实际等价于df['state'].str.contains('failed', na=False)，自然只能筛选到state为failed的行。你之前用相同写法得到正确结果属于巧合，该写法本身不符合语法逻辑。

• 方案1：适配原有str.contains写法，用正则的|分隔多个匹配项，适合模糊匹配场景：

df = df[df['state'].str.contains('failed|successful', na=False)]

注意该写法为模糊匹配，如果state列存在其他包含这两个字符串的取值（比如failed_audit）也会被命中，需要完全匹配推荐用方案2。

• 方案2：用isin方法做精确值匹配，更符合筛选取值属于指定集合的需求，性能也更优：

df = df[df['state'].isin(['failed', 'successful'])]

该写法只会匹配state取值完全等于failed或successful的行，不会命中包含对应子串的其他取值。

• 方案3：分开写匹配条件，用pandas的按位或运算符|拼接，适合需要灵活加其他筛选条件的场景：

df = df[(df['state'] == 'failed') | (df['state'] == 'successful')]

内容的提问来源于stack exchange，提问作者Bryan B