现在有一个csv文件，第一列是电影名，第二列是电影类型，第三列是电影简介，现在将类型打乱，如何用代码通过简介把电影分类

你可以使用机器学习的方法来训练一个分类器，将电影根据简介分成不同的类别。以下是一个基本的流程：

1. 加载CSV文件，将数据分成特征和标签。

2. 对文本数据进行预处理，例如分词、去停用词、词干提取等。

3. 使用特征提取方法，例如TF-IDF或词袋模型，将文本数据转换成特征向量。

4. 将标签转换成数字编码，例如将电影类型用数字表示。

5. 将数据集划分为训练集和测试集。

6. 训练一个分类器，例如朴素贝叶斯分类器、支持向量机分类器等。

7. 使用测试集评估分类器的性能，例如计算准确率、精确率、召回率等指标。

8. 使用分类器对新的电影简介进行分类。

以下是一个简单的Python代码示例，使用朴素贝叶斯分类器实现电影分类：

import pandas as pd
from sklearn.feature_extraction.text import CountVectorizer
from sklearn.naive_bayes import MultinomialNB
from sklearn.metrics import accuracy_score

# 加载CSV文件
data = pd.read_csv('movies.csv')

# 分成特征和标签
X = data['简介']
y = data['类型']

# 对文本数据进行预处理
# TODO: 分词、去停用词、词干提取等

# 特征提取
vectorizer = CountVectorizer()
X = vectorizer.fit_transform(X)

# 标签转换成数字编码
y = pd.factorize(y)[0]

# 划分训练集和测试集
split_index = int(len(data) * 0.8)
X_train, X_test = X[:split_index], X[split_index:]
y_train, y_test = y[:split_index], y[split_index:]

# 训练分类器
clf = MultinomialNB()
clf.fit(X_train, y_train)

# 在测试集上评估分类器性能
y_pred = clf.predict(X_test)
accuracy = accuracy_score(y_test, y_pred)
print('Accuracy:', accuracy)

# 对新的电影简介进行分类
new_X = vectorizer.transform(['这是一部冒险喜剧电影'])
new_y = clf.predict(new_X)
print('Predicted type:', new_y)

请注意，以上代码仅供参考。实际应用中，你需要根据具体情况进行调整和改进。例如，你可以尝试使用更复杂的特征提取方法、更高级的分类器、更多的数据等来提高分类器的性能。