Python 选择与列中字符串中的值匹配的行

在python的pandas中，假设有一个数据帧，其中一列中的值是字符串

df = pd.DataFrame({'State':['California','Oregon','Washington'],\
     'Cities':['Los Angeles, Oakland, San Diego','Portland, Eugene','Seattle, Spokane']})

如何在列中的任何字符串中选择与一个值匹配的行？例如，如何仅返回将“洛杉矶”作为城市之一的行

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我的第一个想法是循环遍历数据帧中的每一行，然后使用字符串操作（.split（“，”）来分解每个字符串（对于非常大的数据集，这似乎也不太有效）。但是，我不确定从那里去哪里真正选择那一行。

下面是Woody Pride的评论：

获取一个城市：

df[df.Cities == 'Los Angeles']

>>>
Empty DataFrame
Columns: [Cities, State]
Index: []

df[df.Cities.str.contains('Los Angeles')]

>>>                            
                            Cities       State
0  Los Angeles, Oakland, San Diego  California

对于可能包含多个城市的字符串：

df[df.Cities == 'Los Angeles']

>>>
Empty DataFrame
Columns: [Cities, State]
Index: []

df[df.Cities.str.contains('Los Angeles')]

>>>                            
                            Cities       State
0  Los Angeles, Oakland, San Diego  California

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请参阅。

df[df.Cities=='Los Angeles']

将在只有一个城市的位置获取行

df[df.Cities.str.contains（'Los Angeles'）]

将获取LA是字符串的一部分（或整个字符串）的行。其基础是布尔索引，这在文档中有很好的文档记录。