There is a df.col_1 Series object — a specific column of the df data frame containing string values, such as:

 1 В процессе исключения из ЕГРЮЛ c 20 февраля 20... 2 Контрагента могут ликвидировать. Внесена запис... 3 Контрагента могут ликвидировать. Внесена запис... 4 Контрагента могут ликвидировать. Внесена запис... 5 Контрагента могут ликвидировать. Внесена запис... 6 ФНС приняла решение о предстоящем исключении к... 7 В процессе исключения из ЕГРЮЛ c 27 февраля 20... 8 Контрагента могут ликвидировать. Внесена запис... 9 Контрагента могут ликвидировать. Внесена запис... 10 ФНС приняла решение о предстоящем исключении к... 11 Контрагента могут ликвидировать. Внесена запис... 12 Контрагента могут ликвидировать. Внесена запис... 13 ФНС приняла решение о предстоящем исключении к... 14 ФНС приняла решение о предстоящем исключении к... 15 ФНС приняла решение о предстоящем исключении к...

It is necessary to filter such observations that contain a fragment, for example, the “FTS” as part of a string.

Code

 df.col_1.filter(like='ФНС')

or

 df.col_1.filter(regex='ФНС')

does not give the desired result.

    1 answer 1

    Use Series.str.contains () :

     In [78]: df[df['col_1'].str.contains('ФНС')] Out[78]: col_1 5 ФНС приняла решение о предстоящем исключении к... 9 ФНС приняла решение о предстоящем исключении к... 12 ФНС приняла решение о предстоящем исключении к... 13 ФНС приняла решение о предстоящем исключении к... 14 ФНС приняла решение о предстоящем исключении к...
    • one
      Thank! What you need - Stepan Sokol