熊猫数据框过滤器不起作用，但str.match（）起作用

我有一个Pandas Dataframe words_df，其中包含一些英语单词。

它只有一列名为word包含英语单词。

words_df.tail()：

words_df.dtypes：

我想过滤出包含单词zythum的行

使用熊猫系列str.match()可以给我预期的输出：

words_df[words_df.word.str.match('zythum')]：

我知道str.match()这不是正确的方法，它还会返回包含诸如zythums之类的其他单词的行。

但是，对Pandas Dataframe使用以下操作会返回一个空的Dataframe

words_df[words_df['word'] == 'zythum']：

我想知道为什么会这样吗？

编辑1：我还将附加我的数据源和用于导入它的代码。

数据源（我使用了“ csv.zip中的单词列表”）：

https://www.bragitoff.com/2016/03/english-dictionary-in-csv-format/

数据框导入代码：

import pandas as pd
import glob as glob
import os as os
import csv

path = r'data/words/' # use your path
all_files = glob.glob(path + "*.csv")

li = []

for filename in all_files:
    df = pd.read_csv(filename, index_col=None, header=None, names = ['word'], engine='python', quoting=csv.QUOTE_NONE)
    li.append(df)

words_df = pd.concat(li, axis=0, ignore_index=True)

编辑2：

这是我的代码块，带有更简单的导入代码，但面临相同的问题。（使用上述链接中的Zword.csv文件）