如何筛选pandas DataFrame中列值包含于指定字符串的行

你需要的是反向包含判断，和常用的「列值是否包含指定字符串」逻辑相反，核心逻辑为判断给定的目标字符串是否包含当前行的列值，以下是可直接复用的实现：

测试数据构造 #

和你给出的示例结构对齐：

import pandas as pd

df = pd.DataFrame({
    'Part_Number': ['A1127', 'A1347']
})
target_str = "ZA1127B.48"

实现方法 #

方法1：列表推导（小数据量首选，写法简单性能优异） #

filtered_df = df[[x in target_str for x in df['Part_Number']]]

方法2：apply 实现（逻辑最直观，易扩展自定义规则） #

filtered_df = df[df['Part_Number'].apply(lambda x: x in target_str)]

方法3：向量化实现（十万行以上大数据量首选，性能最优） #

import numpy as np

# 包装in判断为向量化函数
check_contain = np.vectorize(lambda x: x in target_str)
filtered_df = df[check_contain(df['Part_Number'])]

执行结果 #

三种方法得到的筛选结果一致，符合预期：

Part_Number
0       A1127

注意事项 #

• 若列值存在非字符串类型，需要先做类型转换：df['Part_Number'] = df['Part_Number'].astype(str)
• 若需要忽略大小写判断，可以统一转大小写后再比较：lambda x: x.lower() in target_str.lower()
• 若列中存在空值，建议先过滤空值再执行筛选，避免判断异常。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者Artup