Как отфильтровать pandas.DataFrame по столбцу, состоящему из списков в зависимости от наличия в списке тех или иных элементов?

Имеется pandas.DataFrame, в котором записана информация о школьных уроках и курсах. Среди неё имеется список классов, которые этот курс могут посещать (например, если это 9-11 класс, то будет записано [9, 10, 11] в типе int). Итак, предположим нужно получить список курсов, которые может посещать 8 класс. В Pandas это обычно делается с помощью булевского индексирования:

df = df[df['нужный_параметр'] == нужный_объект]

В результате часть df['нужный_параметр'] == нужный_объект возвращает список из значений True и False, где напротив каждого индекса указано, соответствует ли строка под этим индексом в DataFrame заданному параметру. Далее df[[bool-список]] возвращает только те значения, по индексу которых в bool-списке указано True.

Но как я писал выше, классы для посещения курсов записаны в списке из int, а не в str или int. Итак, пробуем:

df = df[8 in df['grades']]

В результате Python пожалуется с помощью KeyError на то, что df[] ожидал список из значений типа bool, что справедливо, ведь часть 8 in df['grades'] возвращает лишь один bool. Почему это происходит? Pandas образует bool-список только с мат. операторами и операторами сравнения строк? Плюс к тому же: в df['grades'] попросту нет значения 8; в этом столбце есть только списки, в которых имеется этот элемент ([8, ...]). Так почему же 8 in df['grades'] тогда возвращает True? Выходит, что df['grades'] возвращает список, в котором смешано содержимое всех списков столбца (и как в таком случае фильтровать DataFrame)?

Попробуем вручную создать этот самый bool-список и с его помощью отфильтровать DataFrame:

tf = []
for i in range(len(database['grades'])):
    if 8 in database['grades'][i]:
        tf.append(True)
    else:
        tf.append(False)
database = database[tf]

Это работает, но очевидно, что этот код громоздкий и возможно ресурсоёмкий. Как же привести всю эту обработку к удобному виду df = df[df['нужный_параметр'] == нужный_объект]? Если нет, как это привести к максимально удобному виду? Можно ли это сделать с помощью конструктора (tf = [i for i in ...])? Как завести этот самый список в отдельном столбце в DataFrame и как этот столбец быстро заполнить (я помню, что делал это, но сейчас забыл как)?

P. S. Понимаю, что возможно усложнил вопрос, но сделал его полным для получения полного ответа. Заранее благодарю, за то что прочитали всё и уделили вопросу внимание!

            A
0    [3, 4, 5]
1  [9, 10, 11]

num = 9
df["A"].apply(lambda x: num in x)

0    False
1     True
Name: A, dtype: bool

import pandas as pd

df = pd.DataFrame({'grades': [[9, 10, 11],[8, 10, 11],[8, 9]], 'something': [1,2,3]})
df[df.grades.apply(lambda x: 8 in x)]

    grades      something
1   [8, 10, 11] 2
2   [8, 9]      3