1974年之前上映的豆瓣8分电影

import pandas as pd


# 显示所有列
pd.set_option('display.max_columns', None)

# 显示所有行
# pd.set_option('display.max_rows', None)

# # 设置显示的宽度，防止换行
# pd.set_option('display.width', 1000)

# # 设置列与列之间的最大宽度，以便于阅读
# pd.set_option('display.max_colwidth', 200)

# # 设置浮点数的显示格式
# pd.set_option('display.float_format', '{:.2f}'.format)

df = pd.read_csv('D:\\xxxxxxx\\movies.csv')
# 获取所有列名
column_names = df.columns.tolist()
print(column_names)
# 显示指定列
# print(df[['NAME','YEAR']])
# 根据条件过滤
# print(df[df['YEAR']<=1974])
result = df[(df['YEAR']<1974) & (df['YEAR']>0) & (df['DOUBAN_SCORE']>8)][['NAME','YEAR','DOUBAN_SCORE','MOVIE_ID']]
# 将movie_id修改为网址
result['MOVIE_ID'] = result['MOVIE_ID'].apply(lambda x: f'https://movie.douban.com/subject/{x}/')
# 去掉小数点
result['YEAR'] = result['YEAR'].astype(int)
# 修改列名
result.columns = ['名称','上映年份','豆瓣评分','豆瓣网址']
# 将DataFrame转换为字符串，不显示索引
print(result.to_string(index=False))

# 将DataFrame保存到CSV文件，不显示索引
result.to_csv('movies_b4_1974.csv', index=False)