我有2500万行df，其中一列电影类型用“ |”分隔 字符：
userId movieId rating timestamp title genres
0 1 296 5.0 1147880044 Pulp Fiction (1994) Comedy|Crime|Drama|Thriller
1 3 296 5.0 1439474476 Pulp Fiction (1994) Comedy|Crime|Drama|Thriller
2 4 296 4.0 1573938898 Pulp Fiction (1994) Comedy|Crime|Drama|Thriller
3 5 296 4.0 830786155 Pulp Fiction (1994) Comedy|Crime|Drama|Thriller
4 7 296 4.0 835444730 Pulp Fiction (1994) Comedy|Crime|Drama|Thriller
我想按独特的类型获得平均评分。
我可以这样提取所有独特的流派：
genres = pd.unique(df2['genres'].str.split('|', expand=True).stack())
产生：
['Adventure' 'Animation' 'Children' 'Comedy' 'Fantasy' 'Romance' 'Drama'
'Action' 'Crime' 'Thriller' 'Horror' 'Mystery' 'Sci-Fi' 'IMAX'
'Documentary' 'War' 'Musical' 'Western' 'Film-Noir' '(no genres listed)']
我可以使用（设置类型等于有效类型）来隔离包含特定类型的行：
result[result['genres'].str.contains(genre)]
我发现了一些接近的东西：pandas：通过在所有行（一列）中拆分字符串值和聚合函数进行分组
但我似乎无法将语法按每种类型进行分组，因此我可以获得每种类型的平均评分。
使用DataFrame.assign，Series.str.split，DataFrame.explode和GroupBy.mean：
dfg = (
df.assign(genres=df["genres"].str.split("|"))
.explode("genres")
.groupby("genres", as_index=False)["rating"].mean()
)
genres rating
0 Comedy 4.4
1 Crime 4.4
2 Drama 4.4
3 Thriller 4.4
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