在if/elif/else自定义函数中创建DataFrame列，为何无法使用str.contains？

.str是Pandas Series（列级对象）专属的矢量化字符串处理属性，仅支持作用于整列数据。当你使用axis=1逐行调用apply时，row['summary']取到的是该行对应位置的原生字符串类型，自然没有.str属性，也就无法调用.str.contains方法。

仅需要对自定义函数内的字符串匹配逻辑做少量修改即可，不需要改动「自定义函数+apply」的整体实现框架，完全可以满足你的多分支逻辑需求，不存在无法实现的情况。

修改后的代码如下：

import re

def func(row):
    if row['condition'] == True:
        # 用原生正则匹配替代Series.str.contains，逻辑完全对齐
        if re.search(r'hi|there', row['summary'], flags=re.IGNORECASE):
            return 'hi_there'
        else:
            return 'Other'
    else:
        if re.search(r'goodbye|you', row['summary'], flags=re.IGNORECASE):
            return 'goodbye_you'
        else:
            return 'Other'

# 可省略多余的lambda封装，直接传入函数即可
df['newcolumn'] = df.apply(func, axis=1)

如果你不需要正则匹配，仅做简单子串判断，也可以用更轻量化的写法：

def func(row):
    summary_lower = row['summary'].lower()
    if row['condition'] == True:
        if 'hi' in summary_lower or 'there' in summary_lower:
            return 'hi_there'
        else:
            return 'Other'
    else:
        if 'goodbye' in summary_lower or 'you' in summary_lower:
            return 'goodbye_you'
        else:
            return 'Other'

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