如何根据另一个 dataframe 的值过滤行 dataframe

Question

How to get filter based data rows from Genre column coming from another dataframe?如何从来自另一个 dataframe 的流派列中获取基于过滤器的数据行？

I have a movies dataframe as follows:我有一部电影 dataframe 如下：

Movie_Name电影名称	Genre类型	Rating评分
Halloween万圣节	Crime, Horror, Thriller犯罪、恐怖、惊悚	6.5 6.5
Nope没有	Horror, Mystery, Sci-Fi恐怖、悬疑、科幻	6.9 6.9
The Midnight Club午夜俱乐部	Drama, Horror, Mystery剧情、恐怖、悬疑	6.7 6.7
The Northman北方人	Action, Adventure, Drama动作, 冒险, 剧情	7.1 7.1
Prey猎物	Action, Adventure, Drama动作, 冒险, 剧情	7.2 7.2
Uncharted神秘海域	Action, Adventure动作、冒险	6.3 6.3
Sherwood舍伍德	Crime, Drama, Mystery犯罪、剧情、悬疑	7.4 7.4

And I have a user dataframe as follows:我有一个用户 dataframe 如下：

User_Id用户身份	User_Name用户名	Genre类型
100 100	Christine恭	Horror, Thriller, Drama恐怖、惊悚、剧情

I want to get the following rows as output because the user likes horror, thriller, and drama genres.我想获取以下行作为 output，因为用户喜欢恐怖、惊悚和戏剧类型。

Movie_Name电影名称	Genre类型	Rating评分
Halloween万圣节	Crime, Horror, Thriller犯罪、恐怖、惊悚	6.5 6.5
Nope没有	Horror, Mystery, Sci-Fi恐怖、悬疑、科幻	6.9 6.9
The Midnight Club午夜俱乐部	Drama, Horror, Mystery剧情、恐怖、悬疑	6.7 6.7
The Northman北方人	Action, Adventure, Drama动作, 冒险, 剧情	7.1 7.1
Prey猎物	Action, Adventure, Drama动作, 冒险, 剧情	7.2 7.2
Sherwood舍伍德	Crime, Drama, Mystery犯罪、剧情、悬疑	7.4 7.4

How can I get the Movie rows where a value in the Genre column matches at least one of the User's Genre preferences?如何获取电影行，其中流派列中的值至少与用户的流派首选项之一匹配？

Answer 1

try this:尝试这个：

pattern = user['Genre'].str.replace(', ', '|')[0]
result = movies.query('Genre.str.contains(@pattern)')
print(result)

Answer 2

The example use a for loop to get a list for each user on df2该示例使用 for 循环获取 df2 上每个用户的列表

import pandas as pd
df=pd.read_csv("db1.csv",header=[0]) # movies
df2=pd.read_csv("db2.csv",header=[0]) # users

for ir,row in df2.iterrows():
    gen=row["Genre"].replace(",","|").replace(" ","")
    filtereddf=df[df["Genre"].str.contains(gen)]

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2 个解决方案

解决方案1
2 2022-11-23 03:44:05

解决方案2
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