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。

首先，您可以使用Pandas模块中的DataFrame函数创建一个名为df_countries的数据帧，其中包含电影国家或地区的信息。您可以将films列表作为index属性，all_countries列表作为columns属性，并将您的数据填入相应的位置。最后，您可以使用Pandas的insert函数将一列插入df_countries中，该列包含每部电影的得分。

例如：

import pandas as pd

films = ['肖申克的救赎', '活着']
all_countries = ['美国', '中国大陆', '中国香港', '德国']
data = [[1, 0, 0, 0], [0, 1, 1, 0]]

df_countries = pd.DataFrame(data, index=films, columns=all_countries)
df_countries.insert(len(all_countries), '得分', [10, 9], True)

print(df_countries)

输出：

           美国  中国大陆  中国香港  德国  得分
肖申克的救赎   1       0       0    0  10
活着           0       1       1    0   9

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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。