如何根據另一個 dataframe 的值過濾行 dataframe

Question

如何從來自另一個 dataframe 的流派列中獲取基於過濾器的數據行？

我有一部電影 dataframe 如下：

電影名稱	類型	評分
萬聖節	犯罪、恐怖、驚悚	6.5
沒有	恐怖、懸疑、科幻	6.9
午夜俱樂部	劇情、恐怖、懸疑	6.7
北方人	動作, 冒險, 劇情	7.1
獵物	動作, 冒險, 劇情	7.2
神秘海域	動作、冒險	6.3
舍伍德	犯罪、劇情、懸疑	7.4

我有一個用戶 dataframe 如下：

用戶身份	用戶名	類型
100	恭	恐怖、驚悚、劇情

我想獲取以下行作為 output，因為用戶喜歡恐怖、驚悚和戲劇類型。

電影名稱	類型	評分
萬聖節	犯罪、恐怖、驚悚	6.5
沒有	恐怖、懸疑、科幻	6.9
午夜俱樂部	劇情、恐怖、懸疑	6.7
北方人	動作, 冒險, 劇情	7.1
獵物	動作, 冒險, 劇情	7.2
舍伍德	犯罪、劇情、懸疑	7.4

如何獲取電影行，其中流派列中的值至少與用戶的流派首選項之一匹配？

Answer 1

嘗試這個：

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

Answer 2

該示例使用 for 循環獲取 df2 上每個用戶的列表

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)]