Фразу «панды получают строку строк в столбце» можно понимать как запрос методов для извлечения строк, содержащих определенную строку в столбце, с использованием библиотеки Python под названием Pandas. Вот несколько методов, которые вы можете использовать:

1. Использование логического индексирования. Вы можете создать логическую маску, проверив, присутствует ли строка в столбце, а затем использовать ее для фильтрации строк. Например:

import pandas as pd
df = pd.DataFrame({'Column': ['string1', 'string2', 'string3', 'string4']})
desired_string = 'string2'
filtered_df = df[df['Column'].str.contains(desired_string)]

2. Использование метода str.contains(): этот метод позволяет проверить наличие строки в столбце и возвращает логическую маску. Затем вы можете использовать маску для фильтрации строк. Например:

filtered_df = df[df['Column'].str.contains(desired_string, na=False)]

3. Использование метода str.match(): этот метод позволяет проверить, соответствует ли строка указанному шаблону. Вы можете использовать регулярные выражения для определения шаблона. Например:

filtered_df = df[df['Column'].str.match('.*string.*', case=False)]

4. Использование метода str.findall(): этот метод возвращает список всех вхождений шаблона в каждом элементе столбца. Затем вы можете фильтровать строки по наличию нужной строки в списке. Например:

filtered_df = df[df['Column'].str.findall(desired_string).astype(bool)]

5. Использование комбинации str.contains()и apply(): этот метод использует функцию apply()для применения пользовательской функции. каждому элементу столбца. Вы можете определить лямбда-функцию или отдельную функцию, чтобы проверять наличие строки. Например:

filtered_df = df[df['Column'].apply(lambda x: desired_string in x)]