用法:
Series.str.contains(pat, case=True, flags=0, na=nan, regex=True)
- 参数：
pat: 字符序列或正则表达式。
case: 如果为True，则区分大小写。
flags: 要传递给re模块的标志，例如重新IGNORECASE。
na: 填写缺失值的值。
regex: 如果为True，则假定pat是一个正则表达式。
- 模糊过滤：
Bool = df.列名.str.contains("某字符串")
可以通过 | ， 来加多字符串，来进行筛选。
Bool = df.列名.str.contains("某字符串0 | 某字符串1")
【python|python-pandas dataframe正则筛选包含某字符串的列数据str.contains()】返回布尔值的序列或索引，True则是符合筛选条件的数据。
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利用Bool的索引即可筛选到需要的内容。
df = df[Bool]
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也可以通过 ~ ，进行反转。（获取除以上数据的所有数据）
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- 正则匹配
df = df[df.列名.str.contains(".*?某字符串 | .*?某字符串")]
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