使用`str.contains`将多列连接成一列

首先，确保你已经安装了Pandas库。如果还没有安装，可以通过运行pip install pandas来安装。
下面是一个简单的示例，演示如何使用str.contains和apply方法将多列连接成一列。
假设我们有一个名为df的DataFrame，其中包含三列：’A’, ‘B’, 和 ‘C’。我们想要创建一个新列，该列包含所有包含子字符串’pattern’的行。
首先，导入Pandas库：

import pandas as pd
# 创建一个示例DataFrame
data = {
'A': ['apple', 'banana', 'cherry'],
'B': ['orange', 'grape', 'pattern'],
'C': ['watermelon', 'pineapple', 'peach']
}
df = pd.DataFrame(data)
print(df)

在这个示例中，DataFrame df 如下所示：
A B C
0 apple orange watermelon
1 banana grape pineapple
2 cherry pattern peach
现在，我们要使用 str.contains 和 apply 方法来创建一个新列，该列包含所有包含子字符串 ‘pattern’ 的行。

# 使用str.contains方法检查每列是否包含子字符串'pattern'
df['contains_pattern'] = df.apply(lambda row: any(value.str.contains('pattern') for value in row), axis=1)
print(df)

这将输出：

A       B       C  contains_pattern
0   apple   orange   watermelon          False
1   banana  grape    pineapple          False
2   cherry  pattern  peach               True

在这个示例中，我们使用了 apply 方法来对DataFrame的每一行应用一个函数。该函数检查每一行的每个元素是否包含子字符串 ‘pattern’，并使用 any 函数来检查是否有任何一个元素匹配该模式。如果至少有一个元素匹配该模式，则 contains_pattern 列的值为 True；否则，为 False。
这样，你就可以使用 str.contains 和 apply 方法将多列连接成一列了。请注意，这个示例仅适用于检查每行中是否至少有一个元素包含特定子字符串的情况。如果你想对每个元素执行更复杂的操作或基于多个条件进行筛选，你可能需要编写更复杂的函数来适应你的需求。