Pandas Dataframe: фильтрация по условию, определенному с использованием столбцов

Строковые методы в pandas по своей природе трудно векторизовать. Я обычно делаю это, используя понимание списка:

df[[y.lower() in x.lower() for x, y in zip(df['Title'], df['Name'])]]

     Name  Value                       Title
1  donald     10  welcome to donald's castle
2  minnie     86      Minnie mouse clubhouse

Большинство строковых методов можно ускорить с помощью понимания списков, если вы не беспокоитесь о NaN и смешанных типах. См. Для петель с пандами - когда мне нужно заботиться?.

Если вам нужна обработка ошибок, используйте функцию с обработкой try-except. Это на все еще быстрее.

def try_check(x, y):
    try:
        return y.lower() in x.lower()
    except AttributeError: 
        return False

df[[try_check(x, y) for x, y in zip(df['Title'], df['Name'])]]

     Name  Value                       Title
1  donald     10  welcome to donald's castle
2  minnie     86      Minnie mouse clubhouse

Использование numpy.core.chararray

s1=df.Title.str.upper().values.astype(str)
s2=df.Name.str.upper().values.astype(str)
df[np.core.chararray.find(s1,s2)!=-1]
Out[790]: 
     Name  Value                       Title
1  donald     10  welcome to donald's castle
2  minnie     86      Minnie mouse clubhouse

Вот еще одно решение, но оно использует метод .apply, не знаю, как это работает с точки зрения скорости, но это работает, и его довольно легко выразить.

df[df.apply(lambda x: x.Name.upper() in x.Title.upper(), axis=1) == True]


# Output
    Name    Value Title
1   donald  10    welcome to donald's castle
2   minnie  86    Minnie mouse clubhouse

Вот еще несколько вариантов, все основаны на этот ТАК пост (главное требование — использовать "|".join(...))

Вариант 1 — df.query()

df_match = df.query("Title.str.lower().str.contains('|'.join(Name.str.lower()))")
print(df_match)
     Name  Value                       Title
1  donald     10  welcome to donald's castle
2  minnie     86      Minnie mouse clubhouse

вариант 2

print(df[df['Title'].str.lower().str.contains('|'.join(df['Name'].str.lower()))])
     Name  Value                       Title
1  donald     10  welcome to donald's castle
2  minnie     86      Minnie mouse clubhouse

вариант 3 — с использованием NumPy where

from numpy import where
df['match'] = (
                where(df.Title.str.lower().str.contains(
                    '|'.join(df['Name'].str.lower()))
                , True, False)
                )
print(df[df['match']==True])
     Name  Value                       Title  match
1  donald     10  welcome to donald's castle   True
2  minnie     86      Minnie mouse clubhouse   True