请根据电影数据文件MOVIES.XSV,编写程序分析不同年代哪种体裁的电影最多

这里提供一种Python的实现方式，需要使用pandas和matplotlib库。

首先，读取MOVIES.XSV文件并使用pandas库将其转换为DataFrame格式：

import pandas as pd

df = pd.read_csv('MOVIES.XSV', sep='|')

接下来，对电影的年代进行处理，将其转换为十年为单位的形式。例如，1955年的电影将被归为1950年代：

df['year'] = df['year'].apply(lambda x: x//10*10)

然后，对电影的体裁进行处理，使用pandas的str.split()方法将体裁分隔为多个列，并使用stack()方法将其变为单个列：

genres = df['genres'].str.split('|', expand=True).stack().reset_index(level=1, drop=True)
genres.name = 'genre'
df = df.drop('genres', axis=1).join(genres)

接下来，使用groupby()方法对年代和体裁进行分组，并使用count()方法计算每个组中的电影数量：

result = df.groupby(['year', 'genre']).size().reset_index(name='count')

最后，使用matplotlib库将结果可视化：

import matplotlib.pyplot as plt

fig, ax = plt.subplots(figsize=(12, 8))
for genre, group in result.groupby('genre'):
    ax.plot(group['year'], group['count'], label=genre)
ax.legend()
plt.show()

这将生成一个图表，显示不同年代每种体裁的电影数量。你可以通过观察图表来确定哪个体裁在不同年代中最受欢迎。