#概要（TL;DR）
50列x300万行のcsvの中に、いずれの列でも良いので、ある文字が含まれている行を抽出して欲しいという依頼を受けて、まさかExcelでは開けないので、Pandasで試してみた。

#注意
grep使えば・・・とか絶対に言わないこと。あくまでもpandasの練習なんです。

#サンプルデータ
流石に50列x300万行のcsvで書くと面倒なので、下記をサンプルデータとする。（実際のデータはNaNとかもあるので、もう少し複雑だった。）

df = pd.DataFrame({"NAME":["Alice","Bob","Charly","Eve","Frank"],
                   "AGE":[10,20,30,20,10],
                  "ADDRESS":["TOKYO","OSAKA","TOKYO","OSAKA","AICHI"],
                  "COMPANY_PLACE":["TOKYO","TOKYO","AICHI","OSAKA","OSAKA"],
                  "BIRTH_PLACE":["TOKYO","OSAKA","TOKYO","OSAKA","OSAKA"]
                  })
df.head()

#作戦A：すべての列を結合した列を作る
全部の列を結合させて、その列に対して部分一致検索をすればいいじゃないか！

df["P"] = df['ADDRESS'].str.cat(df['COMPANY_PLACE'], sep='-').str.cat(df['BIRTH_PLACE'], sep='-')
df

df[df["P"].str.contains("OSAKA")]

サンプルは5カラムだけど、実データは50列・・・。全部足すのはちょっと・・・。

作戦B:列の結合を工夫しよう


df = df.drop("P",axis=1)
df["P"] = [""] * len(df)
for column in df.columns.values:
    if column != "P":
        df["P"] = df["P"].str.cat(df[column].astype(str), sep='-')
df[df["P"].str.contains("OSAKA")]

文字列と数字が混ざる危険性があるので、catするときにastype(str)しておくのがポイント。

作戦C:各列を検索して、結果をまとめる。

df["P"] = [False] * len(df)
for column in df.columns.values:
    df["P"] = df["P"] | df[column].astype(str).str.contains("OSAKA")
df[df["P"]]

結論

やっぱりgrep + awkが最強。
いいトレーニングにはなったけど、策に溺れた気分・・・・。