Python 从pandas中的数据帧列中搜索字符串模式

继续我在堆栈中的最后一个问题

假设我有一个数据帧

 name         genre
 satya      |ACTION|DRAMA|IC|
 satya      |COMEDY|DRAMA|SOCIAL|MUSIC|
 abc        |DRAMA|ACTION|BIOPIC|
 xyz        |ACTION||ROMANCE|DARMA|
 def        |ACTION|SPORT|COMEDY|IC|
 ghj        |IC|ACTIONDRAMA|NOACTION|

从我上一个问题的答案来看，我可以搜索任何一种类型（前IC），如果它独立存在于类型栏中，而不是作为任何其他类型字符串值（音乐或传记电影）的一部分

现在我想知道动作和戏剧是否都出现在一个流派专栏中，但不一定是以特定的顺序出现，也不一定是字符串的一部分，而是单独出现

所以我需要输出行[1,3,4]中的行

 name         genre
 satya      |ACTION|DRAMA|IC|   # both adjacently present
 #row 2 will not come           # as only DRAMA present not ACTION
 abc        |DRAMA|ACTION|BIOPIC|   ### both adjacently present in diff. order
 xyz        |ACTION||ROMANCE|DARMA|   ### both present not adjacent
 ##row  5 should not present as DRAMA is not here
 ## row 6 should not come as both are not present individually(but present as one string part)

我试过类似的东西

 x = df[df['gen'].str.contains('\|ACTION\|DRAMA\|')]
 ### got only Row  1 (ACTION and DRAMA in adjacent and in order ACTION->DRAMA)

请有人建议可以在这里遵循/添加什么，以便我可以在这里获得所需的内容。

我认为您可以在和的两个条件下使用-

&

：

print df
    name                        genre
0  satya            |ACTION|DRAMA|IC|
1  satya  |COMEDY|DRAMA|SOCIAL|MUSIC|
2    abc        |DRAMA|ACTION|BIOPIC|
3    xyz      |ACTION||ROMANCE|DRAMA|
4    def     |ACTION|SPORT|COMEDY|IC|
5    ghj    |IC|ACTIONDRAMA|NOACTION|

print df['genre'].str.contains('\|ACTION\|') & df['genre'].str.contains('\|DRAMA\|') 
0     True
1    False
2     True
3     True
4    False
5    False
Name: genre, dtype: bool

print df[ df['genre'].str.contains('\|ACTION\|') & df['genre'].str.contains('\|DRAMA\|') ]
    name                    genre
0  satya        |ACTION|DRAMA|IC|
2    abc    |DRAMA|ACTION|BIOPIC|
3    xyz  |ACTION||ROMANCE|DRAMA|

---

我不是很确定这个答案，因为我这里没有编译器，但试着使用这个

（\\\动作\戏剧）。*？（\\动作\戏剧）

---

希望有帮助。

x=df[df['gen'].str.contains（r'（？=.*\bACTION\b）（？=.*\bDRAMA\b）]

如果有动作和戏剧，你想返回整行吗？或者只需检查它们是否在行中？@janleyu-想将行返回到另一个数据框。ghi呢？这真的是

动作剧

还是

动作剧

？@jezrael Works..可能是我有个奇怪的问题。。。有没有一种方法可以让这类事情变得动态（使用for循环或一些列表理解）…就像我想通过[x，y，z]，那么对于x，y，z，结果应该是在一个基本数据帧上应用所有3个（如所讨论的动作和戏剧）。我的列表内容应该是可变长度的。我想这是你的评论问题-

np.logical\u和.reduce（[X，Y，Z]）

@jezrael-你能帮我一下吗