当我们处理数据时，有时候需要筛选出包含特定文本的行。这时候，我们可以使用 Pandas 提供的 str.contains() 方法来实现。
下面是一个示例代码，演示了如何使用 Pandas 筛选出包含特定文本的行：
import pandas as pd
# 读取数据集
df = pd.read_csv('data.csv')
# 筛选 Name 列包含 'John' 的行
filtered_data = df[df['Name'].str.contains('John')]
# 输出筛选后的行
print(filtered_data)
这段代码做了什么呢？
首先，我们使用 Pandas 的 read_csv() 函数读取一个数据集，并将其存储在一个名为 df 的 DataFrame 中。接着，我们使用 str.contains() 方法筛选出了 Name 列包含 ‘John’ 的行，该方法返回一个布尔值的 Series，然后我们使用该 Series 对 df 进行索引，得到了包含特定文本的行。
需要注意的是，str.contains() 方法默认区分大小写，如果需要忽略大小写，则可以设置参数 case=False。
另外，我们还可以使用正则表达式来筛选，例如：
# 筛选 Name 列以 'J' 或 'M' 开头的行
filtered_data = df[df['Name'].str.contains('^(J|M)')]
上述代码使用了正则表达式中的 ^ 符号，表示以某个字符开头。
总之，使用 Pandas 筛选包含特定文本的行非常方便，希望本文能对你有所帮助。