Сергей Еремин, pandas - это ни в коем случае не универсальный парсер. И вообще не парсер. А табличное представление данных и работа с таблицами. Как эксель, только попроще, без гуи и внутри питона. Основная структура данных в pandas - это таблица с данными одного типа внутри каждого столбца. За именно чтение и парсинг отвечают сторонние инструменты.
Если на вход попадают именно эксельки, то лучше всего их читать с дефолтными настройками. Pandas самостоятельно спросит у эксель тип данных в каждой ячейке. Если там полная каша, то все они потом преобразуются в строки с адекватными значениями. Но все же строки. Не подходит - читай построчно - все типы данных сохранятся. Потом их можно/нужно как-то отфильтровать/почистить/собрать, тут главное не пересечь тонкую грань между плевым делом и невозможным.
Jungles, код выдает столько значений, сколько у него попросишь.
Код в ответе. В примере в ответе есть 4 фильма, для каждого нужно проверить жанры и получить один ответ. Итого 4 значения - по одному на фильм. Другими словами - по одному на строку таблицы. Для 20 фильмов будет 20 значений. При этом код только вычисляет значения, ни в какую таблицу ничего не кладет. Но подразумевается, что надо положить одно значение в каждую строку таблицы.
Код в вопросе. Этот код реализует косячную логику с многократным проходом по спискам, хотя и просит столько значений, сколько содержится в списке b (4 штуки). При этом в вопросе нет кода, который непосредственно помещает значения в таблицу, - кто его знает, что там происходит.
Jungles, ну, так уж я понял проблему по описанию в вопросе. Что, мол, необходимо проверить содержит фильм такие-то жанры (хоть один из них или все сразу). Результат - ровно одно значение для каждого фильма (каждой строки) - содержит или нет, т.е. True или False. Их должно быть больше одного?
Сергей Еремин, если могут прилететь любые таблицы с датами в любых столбцах и это эксельки, то лучше их читать с дефолтными настройками - столбцы с датами pandas умеет находить в эксельках.
Про вентиляторы - неправда и просто чушь. Воздушный поток внутрь корпуса всегда должен быть выше, чем поток на наружу. Конечно, внутрь поток должен идти через фильтр. При этом через всевозможные дырки/щели воздух будет идти наружу и в корпусе будет гораздо меньше пыли (особенно крупной, мелкая все равно пролезет через фильтр).
Так что вентиляторов на вдув должно быть больше, чем на выдув.
Если на вход попадают именно эксельки, то лучше всего их читать с дефолтными настройками. Pandas самостоятельно спросит у эксель тип данных в каждой ячейке. Если там полная каша, то все они потом преобразуются в строки с адекватными значениями. Но все же строки. Не подходит - читай построчно - все типы данных сохранятся. Потом их можно/нужно как-то отфильтровать/почистить/собрать, тут главное не пересечь тонкую грань между плевым делом и невозможным.