['喜剧／动作／传记／剧情', '剧情', '动作／战争', '剧情／历史／战争']用python将每个拆分出来放入新的列表

可以使用列表推导式来实现拆分和放入新列表的操作：

genres = ['喜剧／动作／传记／剧情', '剧情', '动作／战争', '剧情／历史／战争']

new_genres = [genre.split('／') for genre in genres]

上述代码中，`split('／')` 方法可以将每个字符串按 `／` 进行拆分，并返回一个列表。使用列表推导式就可以将每个拆分后的列表放入新的列表 `new_genres` 中。最终结果如下：

[['喜剧', '动作', '传记', '剧情'], ['剧情'], ['动作', '战争'], ['剧情', '历史', '战争']]

相关问题

假设有一个列表 ['剧情/喜剧', '剧情/动作/运动', '剧情/喜剧', '奇幻/冒险', '剧情/科幻/惊悚'] 怎么将此列表的值转换成类似 ['剧情', '喜剧', '奇幻', '科幻', '惊悚'] 的列表 没有重复的值

可以使用 Python 中的 set 和 split 函数来实现。具体操作步骤如下：

1. 将列表中所有的元素用 '/' 分隔开，并使用 set 函数去除重复的元素。

2. 使用 list 函数将 set 转换成列表。

下面是示例代码：

# 定义原始列表
original_list = ['剧情/喜剧', '剧情/动作/运动', '剧情/喜剧', '奇幻/冒险', '剧情/科幻/惊悚']

# 将列表中的元素用 '/' 分隔开，并使用 set 函数去除重复的元素
temp_set = set()
for item in original_list:
    temp_set.update(item.split('/'))

# 使用 list 函数将 set 转换成列表
new_list = list(temp_set)
print(new_list)

输出结果为：

['动作', '剧情', '奇幻', '运动', '喜剧', '冒险', '科幻', '惊悚']

注意，输出的列表元素顺序可能与示例代码中的顺序不一致，这是因为 set 函数会自动去除重复元素并进行排序。

给定一个csv数据集，其中某个属性为电影类型，比如某条数据的电影类型为“剧情/爱情”，利用python，写一个方法，实现对不同类型的统计以及类型总数的统计

### 回答1：
可以使用Python的pandas库来读取CSV文件并进行数据统计。下面是一个简单的示例代码。

import pandas as pd

# 读取CSV文件
df = pd.read_csv('movies.csv')

# 统计不同类型的电影数量
genre_counts = df['电影类型'].value_counts()

# 输出每种类型的电影数目
for genre, count in genre_counts.items():
    print('{}: {}'.format(genre, count))

# 输出总电影数量
total_count = len(df)
print('Total number of movies: {}'.format(total_count))

这个代码会读取名为"movies.csv"的CSV文件，并统计每种电影类型的数量，输出结果类似于：

剧情/爱情: 100
动作/冒险: 80
喜剧: 50
...
Total number of movies: 500

你需要将代码中的"movies.csv"改成你自己的CSV文件名，并将"电影类型"改成你CSV文件中对应的属性名。

### 回答2：
可以使用Python的pandas库来实现对不同类型的统计以及类型总数的统计。

首先，我们需要使用pandas库的read_csv()函数读取csv数据集，并将其存储为一个DataFrame对象。假设csv文件名为"movies.csv"，其中有一个名为"genre"的属性表示电影类型，我们可以使用如下代码读取数据集：

import pandas as pd

data = pd.read_csv("movies.csv")

接下来，我们可以使用value_counts()方法对电影类型进行统计。这个方法可以统计每个电影类型的数量，并按照数量由高到低进行排序。我们可以将这个方法应用于"genre"属性，并将结果保存在一个新的DataFrame对象中。代码如下：

genre_counts = data["genre"].value_counts().reset_index()
genre_counts.columns = ["genre", "count"]

最后，我们可以使用sum()方法对类型总数进行统计。代码如下：

total_count = genre_counts["count"].sum()

以上代码将返回一个整数值，表示电影类型的总数。

综上所述，通过以上代码片段，我们可以实现对不同类型的统计以及类型总数的统计。注意，以上代码只是一个示例，具体实现可能需要根据具体的数据集结构进行调整。

### 回答3：
要实现对不同类型的统计以及类型总数的统计，可以使用Python中的pandas库进行操作。以下是一个示例方法实现的代码：

import pandas as pd

def analyze_movie_dataset(csv_file):
    # 读取csv文件
    df = pd.read_csv(csv_file)
    
    # 将电影类型按"/"拆分成多个列，并且去除空格
    df['电影类型'] = df['电影类型'].str.split('/')
    df['电影类型'] = df['电影类型'].apply(lambda x: [genre.strip() for genre in x])
    
    # 统计每个类型的数量
    genre_count = {}
    for genres in df['电影类型']:
        for genre in genres:
            genre_count[genre] = genre_count.get(genre, 0) + 1
    
    # 输出每个类型的数量
    for genre, count in genre_count.items():
        print(f'{genre}: {count}')
    
    # 输出类型总数
    total_count = len(genre_count)
    print(f'类型总数：{total_count}')

这个方法接受一个csv文件路径作为参数，首先读取csv文件，然后对“电影类型”这一属性进行处理。将每条数据中的电影类型按“/”拆分成多个列，并去除空格。接着使用字典genre_count来统计每个类型的数量。最后，遍历字典输出每个类型的数量，并输出类型总数。

使用这个方法，只需要将csv文件的路径传入即可实现对不同类型的统计以及类型总数的统计。