大家好 我有一个pandas DataFrame 九栏三万多列，想做一个搜寻的function 可以搜寻每一栏，然後产出一个df包含所有“包含”关键字的资料 我现在的方法就是每一栏分开搜寻，再加在一起 str_low = search_keyword.lower() a = (df.loc[df['column_1'].str.lower().str.contains(str_low) == True]) b = (df.loc[df['column_2'].str.lower().str.contains(str_low) == True]) c = (df.loc[df['column_3'].str.lower().str.contains(str_low) == True]) d = (df.loc[df['column_4'].str.lower().str.contains(str_low) == True]) e = (df.loc[df['column_5'].str.lower().str.contains(str_low) == True]) f = (df.loc[df['column_6'].str.lower().str.contains(str_low) == True]) g = (df.loc[df['column_7'].str.lower().str.contains(str_low) == True]) h = (df.loc[df['column_8'].str.lower().str.contains(str_low) == True]) i = (df.loc[df['column_9'].str.lower().str.contains(str_low) == True]) output = a + b + c + d + e + f + g + h + i 不仅看起来笨，速度也超慢 大概是要把每一个栏位先变成小写再比较这边拖慢了速度吧 但除此之外，还有比较有效率的办法可以搜寻过所以栏位吗？ 例如直接搜过所有的栏？或是先把boolean array加起来，再转换成资料？ 谢谢 --

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