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，你需要准备电影名字列表和国家列表：

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

然后，使用pandas创建一个DataFrame，其中index是电影名字列表，columns是国家列表以及一个得分列：

import pandas as pd
df_countries = pd.DataFrame(index=films, columns=all_countries + ['得分'])
print(df_countries)

输出结果：

美国 中国大陆 中国香港 德国 得分
肖申克的救赎 NaN NaN NaN NaN NaN
活着 NaN NaN NaN NaN NaN

接下来，你可以使用df_countries的loc属性来设置每部电影在每个国家的信息，例如：

df_countries.loc['肖申克的救赎', '美国'] = 1
df_countries.loc['活着', '中国大陆'] = 1
df_countries.loc['活着', '中国香港'] = 1

最后，你可以使用df_countries的iloc属性来设置每部电影的得分，例如：

df_countries.iloc[0, -1] = 8.9
df_countries.iloc[1, -1] = 9.1

最终的df_countries的数据看起来应该像这样：

美国 中国大陆 中国香港 德国 得分
肖申克的救赎 1.0 NaN NaN NaN 8.9
活着 NaN 1.0 1.0 NaN 9.1