最簡潔的方法是 select 行，其中任何列包含 Pandas dataframe 中的字符串？

Question

select 中任何列包含 Pandas dataframe 中的字符串的所有行的最簡潔方法是什么？

例如，給定以下 dataframe 到 select 任何列中的值包含b的那些行的最佳方法是什么？

df = pd.DataFrame({
    'x': ['foo', 'foo', 'bar'],
    'y': ['foo', 'foo', 'foo'],
    'z': ['foo', 'baz', 'foo']
})

我對 Pandas 沒有經驗，到目前為止我想出的最好的是相當麻煩的df[df.apply(lambda r: r.str.contains('b').any(), axis=1)] . 有更簡單的解決方案嗎？

至關重要的是，我想檢查任何列中的匹配項，而不是特定列中的匹配項。 據我所知，其他類似的問題只針對單個列或列列表。

Answer 1

這個問題沒有得到答案..但是問題本身和評論已經得到了答案，這對我來說非常有效..我在其他任何地方都找不到答案。

所以我只是將答案復制粘貼給那些覺得它有用的人。 我為不區分大小寫的搜索添加了 case=False

@Reason 的解決方案：

到目前為止我想出的最好的是相當麻煩

這個對我有用。

df[df.apply(lambda r: r.str.contains('b', case=False).any(), axis=1)] 

@rbinnun 的解決方案：

這個對我來說是一個測試數據集..但是對於一些真實的數據集..它返回了一個如下的unicode錯誤，但我認為通常也是一個很好的解決方案

df[df.apply(lambda row: row.astype(str).str.contains('b', case=False).any(), axis=1)]

處理非字符串列、nans 等。

UnicodeEncodeError: 'ascii' codec can't encode character u'\xae' in position 5: ordinal not in range(128)

Answer 2

df.apply在處理大量（數百萬）行時太慢了。 尋找別的東西。

Answer 3

如果你不喜歡申請：

df.stack()[df.stack().str.contains("b")]

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1  z    baz
2  x    bar
dtype: object

和上面類似的原始表屬性：

df.stack()[df.stack().str.contains("b")].reset_index().pivot(index="level_0", columns="level_1").droplevel(0, 1)

1級	X	z
1個	鈉鹽	巴茲
2個	酒吧	鈉鹽