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，将剧情修改为动作

假设我们的数据集文件名为"movies.csv"，其中有一列为"genre"表示电影类型，那么可以按照以下步骤将"剧情"修改为"动作"：

1. 读取csv数据集文件并转换为pandas数据框对象：

import pandas as pd

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

2. 利用pandas的replace()函数将"剧情"替换为"动作"：

df["genre"].replace("剧情", "动作", inplace=True)

3. 将修改后的数据框保存到新的csv文件中：

df.to_csv("new_movies.csv", index=False)

完整代码如下：

import pandas as pd

df = pd.read_csv("movies.csv")
df["genre"].replace("剧情", "动作", inplace=True)
df.to_csv("new_movies.csv", index=False)

相关问题

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，实现对剧情的统计以及类型总数的统计

可以使用pandas和numpy库来处理csv数据，并使用字符串函数来处理电影类型属性。以下是一个示例代码：

import pandas as pd
import numpy as np

def count_movie_genres(csv_file):
    # 读取csv文件
    df = pd.read_csv(csv_file)
    
    # 将电影类型属性转为字符串类型
    df['电影类型'] = df['电影类型'].astype(str)
    
    # 统计剧情类型的电影数量
    drama_count = df[df['电影类型'].str.contains('剧情')].shape[0]
    
    # 统计所有电影类型的数量
    genres = df['电影类型'].str.split('/').apply(pd.Series).stack().unique()
    genres_count = len(genres)
    
    # 返回结果
    return {'剧情电影数量': drama_count,
            '电影类型总数': genres_count}

在这个方法中，我们首先使用pandas库的`read_csv()`方法读取csv文件，并将电影类型属性转为字符串类型。然后，我们使用字符串函数`contains()`来筛选剧情类型的电影，并使用pandas库的`shape`属性来计算剧情类型电影的数量。接着，我们使用字符串函数`split()`和`apply()`来拆分电影类型属性并计算所有电影类型的数量，最后返回一个包含剧情电影数量和电影类型总数的字典。

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，将所有包含“剧情”的数据中，剧情修改为动作，其他内容不变

可以使用pandas库读取csv数据，然后使用字符串的contains()方法判断某个属性中是否包含某个字符串，最后使用replace()方法替换该属性中的内容。

以下是示例代码：

import pandas as pd

# 读取csv数据
df = pd.read_csv('movie_data.csv')

# 判断电影类型是否包含“剧情”，并将该属性中的“剧情”替换为“动作”
df.loc[df['电影类型'].str.contains('剧情'), '电影类型'] = df['电影类型'].str.replace('剧情', '动作')

# 保存修改后的数据
df.to_csv('modified_movie_data.csv', index=False)

在上述代码中，我们首先使用pandas库的read_csv()方法读取电影数据集，然后使用str.contains()方法判断电影类型是否包含“剧情”，并使用str.replace()方法将该属性中的“剧情”替换为“动作”。最后，使用to_csv()方法将修改后的数据保存到新的csv文件中。