使用boolean indexing返回所有匹配的行：

df = pd.DataFrame({'a': [1,3,4],
                      'SMILES': ['a','dd b','f'],
                     'c': [1,2,0]})
print (df)
  SMILES  a  c
0      a  1  1
1   dd b  3  2
2      f  4  0

如果只需要检查字符串：

#raw_input for python 2, input for python 3
a = input('Enter String for SMILES columns: ') # f
#Enter String for SMILES columns: f
print (df[df['SMILES'] == a])
  SMILES  a  c
2      f  4  0

或者如果你需要检查一个子字符串，使用str.contains：

a = input('Enter String for SMILES columns: ') # b 
print (df[df['SMILES'].str.contains(a)])
#Enter String for SMILES columns: b
  SMILES  a  c
1   dd b  3  2

下面的代码解决了我的问题。它搜索任何值基于regex在单列中，并会返回所有行基于搜索关键字。请根据您的需要更新regex。

单列搜索

regex = ".*" + your search keyword + ".*"

df.loc[df['your_col_name'].str.contains(regex, regex=True, case=False)]

在所有列中搜索

df[df.apply(lambda row: row.astype(str).str.contains(regex, regex=True, case=False).any(), axis=1)]

https://pandas.pydata.org/docs/reference/api/pandas.Series.str.contains.html