如何不指定单列，筛选整个DataFrame中包含指定文本的行

解决方案 #

你可以直接用pandas自带的全表匹配+按行判断逻辑实现，不需要指定任何列名：

完全匹配"Bob"的场景 #

核心代码只有一行：

filtered_df = df[df.eq('Bob').any(axis=1)]

逻辑说明：

• df.eq('Bob') 会遍历整个DataFrame的所有单元格，和Bob做等值判断，返回和原DataFrame结构完全一致的布尔值表，匹配到Bob的位置为True，其余为False
• any(axis=1) 会逐行检查布尔值表，只要某一行存在至少一个True，就给这一行返回True，代表该行符合筛选条件
• 最后用生成的布尔序列对原DataFrame做行过滤，就能得到所有任意列含Bob的行

模糊匹配包含"Bob"的场景 #

如果需要匹配单元格内容包含Bob的情况（比如值为Bob Smith也能命中），可以用下面的代码：

filtered_df = df[df.apply(lambda x: x.str.contains('Bob', na=False)).any(axis=1)]

加na=False是为了避免单元格为空时抛出异常。 #

完整测试示例 #

你可以用下面的代码验证效果：

import pandas as pd

# 构造你给出的示例DataFrame
df = pd.DataFrame([
    ['Adam', 'Ron', 'Bob', 'Ron'],
    ['Ron', 'Bob', 'Ron', 'Adam'],
    ['Ron', 'Ron', 'Adam', 'Kelly']
], columns=['Name', 'Name', 'Name', 'Name'])

# 筛选
filtered_df = df[df.eq('Bob').any(axis=1)]
print(filtered_df)

运行后输出的结果和你预期的完全一致。

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