deeppsycoder

Непопулярность идет от-того что это ломаная функция. И производная от неё в точке 0 не определена.
Сейчас для обучения НС принято использовать метод обратного распространения ошибки, который использует производную для корректировки весов. Соответственно данный вид функции создает проблемы с вычислениями.

Парсить FB надо на мощных виртуалках, на каждой виртуалке по 5-10 запущенных Chrome, никаких selenium. Переписываешь скрипты на Userscript. Много IP достигается покупкой premium-proxy-list. Однотипный поиск делать бесполезно. Надо смотреть фото, читать комменты, соблюдать рандомные задержки. Изредка ставить лайки. Не забывай эмулировать разные разрешения экрана и разные размеры окон.

Помимо того, что уже сказано:
1. Парсить нужно не перебором линков в списке, а "вглубину" связанных линков.
После, сортировать их и замерять прогресс спарсенных данных в нужном списке - уже у себя.
2. Парсинг-профиль: на каждый акк соц.сети свой User-Agent (мобильный!), который должен быть постоянен и не более 5-ти разных ip одного города в час, не более 20-30ти разных ip одного города (или региона/страны, что хуже) в сутки: т.е. они должны повторяться как при перемещении по одному городу с мобилой в строгом порядке по "цепочке" и продолжительности (интервала времени) их использования.
3. Парсить только отображённые линки, а не то, что в коде страницы.
4. Соблюдать те же тайминги, что и при ручной навигации.
5. Полностью и корректно! имитировать весь пользовательский ввод текста в поля и навигацию по линкам с помощью тача: соблюдать процент ошибочного тача как при обычном использовании.

Имхо целесообразнее сделать атрибуты вроде "являяется ли комедией ? да/нет (1/0)", для этого ввести доп. столбцы. Если дублировать строки, то также сильно увеличится размер датафрейма.

import pandas
df1=pandas.DataFrame.from_records((
    (1, 'xxx', 'Adv|Ani|Doc'),
    (2, 'yyy', 'Adv|Doc'),
    (3, 'zzz', 'Comedy|Doc')),
columns=['movieId','title','genres'])
genres_list=('Adv','Ani','Doc','Comedy')
for i in genres_list:
    df1[i]=[0]*len(df1) #сначала прописать всем нули
print (df1)
for idx, row in df1.iterrows():
    c=(row[2])
    l=c.split('|')
    for g in genres_list:
        if g in l:
            df1.loc[idx, g]=1
print (df1)
   movieId title       genres  Adv  Ani  Doc  Comedy
0        1   xxx  Adv|Ani|Doc    0    0    0       0
1        2   yyy      Adv|Doc    0    0    0       0
2        3   zzz   Comedy|Doc    0    0    0       0
   movieId title       genres  Adv  Ani  Doc  Comedy
0        1   xxx  Adv|Ani|Doc    1    1    1       0
1        2   yyy      Adv|Doc    1    0    1       0
2        3   zzz   Comedy|Doc    0    0    1       1