如何对具有多个字符串的.csv列进行排序（Python）

Question

我正试图找到这本书中每种体裁的平均评分，我遇到了一个问题。“类型”列有多个以逗号分隔的类型（例如，《黑夜》有3个类型：动作、犯罪、戏剧）。我写的代码只有在每行只有一种类型，并且不确定如何扫描具有多种类型的列时才起作用

data = pd.read_csv('movies.csv') # read in file
dataGenre = data
df5 = pd.DataFrame(data={"Genre":dataYearScore['Genre'], "Score": dataYearScore['Score']})

genre_list5 = []
avg_scores5 = []

for genre in df5["Genre"].unique():
    genre_list5.append(genre)
    avg_scores5.append(df5.loc[df5["Genre"]==genre, "Score"].mean())

plt.bar(genre_list5, avg_scores5, width = 0.8)
plt.xlabel('Genre')
plt.ylabel('Score')
plt.xticks(rotation=65)
plt.title('Average Score for Each Genre')
plt.show() 

如果有人能帮忙，我会非常感激：）

Here is a photo of what the data looks like

Udate：是否可以为每种类型制作一个新的列表？这应该会更容易，我只需要想办法

Answer 1

我会这样做：

from collections import defaultdict
counter = defaultdict(list)

for idx, row in df5.iterrows():
    genres = row['Genre']
    score = row['Score']
    for genre in genres.split(','):
        counter[genre].append(score)

现在你有了每种类型的分数

Answer 2

你可以使用分裂和爆炸

df = df.assign(Genre=df['Genre'].str.split(',')).explode('Genre').reset_index(drop=True)