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。