dates_year = df['上映年份'].str[:4] dates_ratings = df['电影评分'] print(dates_year.head(60)) 根据趋势画出折线图

可以使用Python的matplotlib库来绘制折线图，代码如下：

import matplotlib.pyplot as plt

# 将年份和电影评分转换为数值类型
dates_year = df['上映年份'].str[:4].astype(int)
dates_ratings = df['电影评分'].astype(float)

# 统计每个年份的电影数量和平均评分
year_count = dates_year.value_counts().sort_index()
year_mean = dates_ratings.groupby(dates_year).mean()

# 绘制折线图
plt.plot(year_count.index, year_count.values, label='电影数量')
plt.plot(year_mean.index, year_mean.values, label='平均评分')
plt.xlabel('年份')
plt.ylabel('数量/评分')
plt.title('电影产量和评分趋势')
plt.legend()
plt.show()

以上代码将数据中的年份和评分转换为数值类型，并且统计每个年份的电影数量和平均评分，然后使用matplotlib绘制折线图。其中，`plt.plot()`函数用于绘制折线图，`plt.xlabel()`和`plt.ylabel()`函数用于设置x轴和y轴的标签，`plt.title()`函数用于设置图表标题，`plt.legend()`函数用于添加图例，最后使用`plt.show()`函数显示图表。