Python 熊猫：查找单元格索引：不区分大小写

我有一个函数，它使用'isin'内置函数在panda数据帧中查找值。问题是我想让这个函数不区分大小写。我可以将每一列解析为一个序列，并使用'str.contains'，但我发现它有点难看。你知道一个好方法吗

以下是返回给定世界的索引和列的函数：

  def find_pos(self, titres):
    bool_table = self.document.isin(titres)
    for i in range(bool_table.shape[0]):
        for j in range(bool_table.shape[1]):
            boolean = bool_table.iloc[i][j]
            if boolean:
                return i, j

    print(titres, " not found in csv", file=sys.stderr)
    return -1, -1

一个有效的解决方案是使用lambdas：

bool_table = self.document.apply(lambda x: x.astype(str).str.lower()).isin([x.lower() for x in titres])

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由于我是python新手，也许这不是最好的方法？

另一种方法是首先找到匹配的列，然后找到行索引。 使用正则表达式进行不区分大小写的匹配

一个样本方法是

def find_pos(search):
    pattern = '(?i)' + search  
    # search in each column
    for column in df:
        df2 = df[df[column].str.contains(pattern, regex=True)]
        if not df2.empty:
            # find row index and column index
            return (df2.index[0], df2.columns.get_loc(column))

idx = find_pos('to')
print(idx)

我尝试了以下示例数据

import pandas as pd

df = pd.DataFrame(columns = ['Name', 'Location'])
df.loc[len(df)] = ['Mathew', 'Houston']
df.loc[len(df)] = ['Tony', 'New York']
df.loc[len(df)] = ['Jerom', 'Los Angeles']
df.loc[len(df)] = ['Aby', 'Dallas']
df.loc[len(df)] = ['Elma', 'Memphis']
df.loc[len(df)] = ['Zack', 'Chicago']
df.loc[len(df)] = ['Lisa', 'New Orleans']
df.loc[len(df)] = ['Nita', 'Las Vegas']

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您能否添加具有所需输出的示例数据？请看一看如何提供

您的_columns.str.lower（）

？一个简单的例子是titres:[“TOTO”]，数据框在单元格3中包含“TOTO”，3：输出为3，3@RockyLi是的，这是我的第一个猜测，我只是想知道是否有更好的方法来做到这一点：）我对熊猫很陌生！你也可以用它来匹配。只是

blah.isin（stuff.str.lower（））