Python 在任何列中搜索dataframe关键字并获取行

我有一个数据帧，我希望通过逐个检查所有行中所有列中是否存在关键字来获得子集。 以下是片段：

df.apply(lambda x: x.str.contains('TEST')).any()

但由于并非所有列值都是字符串类型，因此会引发错误：

AttributeError:（'只能使用带字符串值的.str访问器

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非常感谢您的帮助。

这里没有示例，但如何：

df.apply（lambda行：row.astype（str）.str.contains（'TEST'）.any（），axis=1）

例如：

import numpy as np
import pandas as pd

np.random.seed(0)
df = pd.DataFrame(np.random.choice(['0.0', 'Hello', 'Goodbye'], (12, 3)))
df.apply(lambda row: row.astype(str).str.contains('Hello').any(), axis=1)

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没有数据，这很复杂，但我尝试使用numpy函数和列表理解：

print df
       A      B          D   E
0      A  TEST1 2014-04-08   8
1      B  TEST2 2014-05-08   7
2      B      C 2014-05-08  15
3      B  TEST3 2014-05-08   1
4  TESTA      A 2014-04-08   6
5      A  TEST5 2014-04-08   1

使用包含字符串数据的列屏蔽子集：

 mask = np.column_stack([df[col].str.contains("TEST") for col in ['A', 'B']])
 print mask
 [[False  True]
 [False  True]
 [False False]
 [False  True]
 [ True False]
 [False  True]]
print df.loc[mask.any(axis=1)]
       A      B          D  E
0      A  TEST1 2014-04-08  8
1      B  TEST2 2014-05-08  7
3      B  TEST3 2014-05-08  1
4  TESTA      A 2014-04-08  6
5      A  TEST5 2014-04-08  1

mask = np.column_stack([df[col].str.contains("TEST") for col in df if col not in ['D', 'E']])
print mask
[[False  True]
 [False  True]
 [False False]
 [False  True]
 [ True False]
 [False  True]]
print df.loc[mask.any(axis=1)]
       A      B          D  E
0      A  TEST1 2014-04-08  8
1      B  TEST2 2014-05-08  7
3      B  TEST3 2014-05-08  1
4  TESTA      A 2014-04-08  6
5      A  TEST5 2014-04-08  1

屏蔽包含非字符串数据的排除列的子集：

 mask = np.column_stack([df[col].str.contains("TEST") for col in ['A', 'B']])
 print mask
 [[False  True]
 [False  True]
 [False False]
 [False  True]
 [ True False]
 [False  True]]
print df.loc[mask.any(axis=1)]
       A      B          D  E
0      A  TEST1 2014-04-08  8
1      B  TEST2 2014-05-08  7
3      B  TEST3 2014-05-08  1
4  TESTA      A 2014-04-08  6
5      A  TEST5 2014-04-08  1

mask = np.column_stack([df[col].str.contains("TEST") for col in df if col not in ['D', 'E']])
print mask
[[False  True]
 [False  True]
 [False False]
 [False  True]
 [ True False]
 [False  True]]
print df.loc[mask.any(axis=1)]
       A      B          D  E
0      A  TEST1 2014-04-08  8
1      B  TEST2 2014-05-08  7
3      B  TEST3 2014-05-08  1
4  TESTA      A 2014-04-08  6
5      A  TEST5 2014-04-08  1

你能补充一下吗？