我有一个熊猫系列，我正在以这种方式应用字符串搜索
df['column_name'].str.contains('test1')
这给了我真/假列表，具体取决于字符串“test1”是否包含在“column_name”列中。
但是我无法测试两个字符串，我需要检查两个字符串是否都存在。类似的东西
df['column_name'].str.contains('test1' and 'test2')
这似乎不起作用。任何建议都会很棒。
【问题讨论】：
标签： python string pandas series
不，您必须创建 2 个条件并使用 & 并根据运算符优先级将括号括在条件周围：
(df['column_name'].str.contains('test1')) & (df['column_name'].str.contains('test2))
如果您想测试任何一个单词，那么以下方法将起作用：
df['column_name'].str.contains('test1|test2')
【讨论】：
all( word in df['column_name'] for word in ['test1', 'test2'] )
这将测试字符串中存在的任意数字或单词
【讨论】：
all 将能够短路。
and 运算符而不是 or
忽略'test2 中缺少的引号，'and' 运算符是一个布尔逻辑运算符。它不会连接字符串，也不会执行您认为的操作。
>>> 'test1' and 'test2'
'test2'
>>> 'test1' or 'test2'
'test1'
>>> 10 and 20
20
>>> 10 and 0
10
>>> 0 or 20
20
>>> # => and so on...
出现这种情况是因为 and 和 or 运算符充当“真相决定者”，并且对字符串有轻微奇怪的行为。从本质上讲，返回值是最后一个被评估的值，无论它是一个字符串还是其他。看看这个行为：
>>> a = 'test1'
>>> b = 'test2'
>>> c = a and b
>>> c is a
False
>>> c is b
True
后一个值被分配给我们给它的变量。您正在寻找的是一种遍历列表或字符串集并确保所有字符串都为真的方法。为此，我们使用all(iterable) 函数。
if all([df['column_name'].contains(_) for _ in ['test1', 'test2']]):
print("All strings are contained in it.")
else:
print("Not all strings are contained in it.")
假设情况属实，以下是您将收到的示例：
>>> x = [_ in df['column_name'] for _ in ['test1', 'test2']
>>> print(x)
[True, True] # => returns True for all()
>>> all(x)
True
>>> x[0] = 'ThisIsNotIntTheColumn' in df['column_name']
>>> print(x)
[False, True]
>>> all(x)
False
【讨论】：
您想知道test1 AND test2 是否在列中。
所以df['col_name'].str.contains('test1').any() & df['col_name'].str.contains('test2').any()。
【讨论】：