电影名字：肖申克的救赎；活着。所有国家：美国 中国大陆 中国香港 德国。肖申克的救赎 1 0 0 0；活着 0 1 1 0。利用2000部电影的信息，获取电影所有上映国家分别保存 至列表all counties. 利用pandas . 模块创建df_ counties(DataFrame)记录了电影的国家或地区信息。其中此对象的index属性为电影的名字（films列表)，属性 columns为所有国家(列表all_ counties) 以及得分，最后再加一列为对应每一部电影的得分。

这个信息描述了两部电影，肖申克的救赎和活着，在四个不同的国家上映的情况。肖申克的救赎在美国上映，在中国大陆、中国香港和德国上映的情况是0。活着在中国大陆和中国香港上映，在美国和德国上映的情况是0。

基于这2000部电影的信息，你需要创建一个名为"df_countries"的DataFrame，它记录了这些电影在不同国家或地区上映的情况。其中，DataFrame的index属性为电影的名字（即films列表），columns属性为所有国家的名称（即all_countries列表）以及得分。最后，还需要加一列，记录每一部电影的得分。

你可以使用pandas模块中的DataFrame函数来创建这个DataFrame。例如：

import pandas as pd

df_countries = pd.DataFrame(data, index=films, columns=all_countries + ['score'])

其中，data是一个字典，它的键是电影的名字，值是一个列表，包含电影在每个国家上映的情况以及电影的得分。例如，对于肖申克的救赎，你可以这样定义：

data = {'肖申克的救赎': [1, 0, 0, 0, 8.9],
        '活着': [0, 1, 1, 0, 9.0]}

然后你就可以使用这个字典来创建DataFrame了。

最终

相关问题

利用2000部电影的信息，获取电影所有上映国家分别保存 至列表all counties. 利用pandas模块创建df_ counties(DataFrame)记录了电影的国家或地区信息。其中此对象的index属性为电影的名字（films列表)，属性 columns为所有国家(列表all_ counties) 以及得分，最后再加一列为对应每一部电影的得分。 电影名字：肖申克的救赎；活着。所有国家：美国 中国大陆 中国香港 德国。肖申克的救赎 1 0 0 0；活着 0 1 1 0。

首先，需要创建一个列表`films`来存储电影的名字，并创建一个列表`all_countries`来存储所有的国家。然后，使用pandas模块的`DataFrame`函数来创建一个DataFrame对象`df_countries`，其中索引(index)属性为`films`列表，属性`columns`为`all_countries`列表加上一列"score"。

例如：

films = ["肖申克的救赎", "活着"]
all_countries = ["美国", "中国大陆", "中国香港", "德国"]
df_countries = pd.DataFrame(index=films, columns=all_countries+["score"])

然后，可以使用类似下面的代码来赋值：

df_countries.loc["肖申克的救赎", ["美国", "中国大陆", "中国香港", "德国"]] = [1, 0, 0, 0]
df_countries.loc["活着", ["美国", "中国大陆", "中国香港", "德国"]] = [0, 1, 1, 0]
df_countries["score"] = [8.9, 9.0]

最后，可以使用`df_countries.head()`来查看DataFrame的前五行，或使用`df_countries.tail()`来查看后五行。

希望这些信息能够帮助您。