如何使用Pandas计算DataFrame中各电影类型对应的平均评分

你可以直接使用以下两种方案完成批量计算： #

方案1：apply遍历实现（逻辑直观，易调试） #

适合数据量不大的场景，逻辑和你之前单类型计算的逻辑完全一致：

# 提取所有类型对应的列名
genre_cols = ["action", "comedy", "drama"]
# 逐列遍历，筛选对应类型为1的样本计算评分均值
genre_avg = df1[genre_cols].apply(lambda col: df1[col == 1]["rating"].mean())
# 转换为你需要的单行DataFrame输出格式
result = genre_avg.to_frame().T

输出结果和你预期的结构完全匹配：

方案2：矩阵运算实现（大数据量下效率更高） #

利用类型列是0/1值的特性，跳过逐行筛选步骤，直接通过矩阵运算批量计算：

genre_cols = ["action", "comedy", "drama"]
# 类型矩阵转置和评分列相乘得到各类型总评分，除以各类型样本数得到均值
genre_avg = (df1[genre_cols].T @ df1["rating"]) / df1[genre_cols].sum()
result = genre_avg.to_frame().T

内容的提问来源于stack exchange，提问作者kayak