返回三个series同时为0的位置索引

假设你有三个 Pandas 库中的 Series，分别为 `s1`、`s2` 和 `s3`，你可以通过以下代码返回它们中同时为 0 的位置索引：

idx = (s1 == 0) & (s2 == 0) & (s3 == 0)
idx = idx[idx].index.tolist()

这里用 `==` 运算符来比较三个 Series 中对应位置上的值是否都为 0，返回一个布尔型 Series，表示它们中对应位置上的值都为 0。然后使用 `.index` 方法获取这个布尔型 Series 中值为 True 的位置索引，并使用 `.tolist()` 方法将其转换为列表格式。

需要注意的是，在进行比较时，三个 Series 中对应位置上的值都应该为 0，而不是只有其中一个为 0，否则比较结果将不正确。

相关问题

返回三个series同时为1的位置索引

假设你有三个 Pandas 库中的 Series，分别为 `s1`、`s2` 和 `s3`，你可以通过以下代码返回它们中同时为 1 的位置索引：

idx = (s1 & s2 & s3).index[s1 & s2 & s3].tolist()

这里用了 `&` 运算符来连接三个 Series，表示它们中对应位置上的值都为 1，返回的是一个布尔型的 Series。然后使用 `.index` 方法获取这个布尔型 Series 中值为 True 的位置索引，并使用 `.tolist()` 方法将其转换为列表格式。

如果希望返回的是一个包含三个 Series 中同时为 1 的位置索引的 DataFrame，可以使用以下代码：

import pandas as pd

df = pd.DataFrame({'s1': s1, 's2': s2, 's3': s3})
df = df[(df['s1'] == 1) & (df['s2'] == 1) & (df['s3'] == 1)]
idx = list(df.index)

这里将三个 Series 转换为了一个 DataFrame，并使用布尔型索引来筛选出三个 Series 中同时为 1 的位置行，然后将其索引转换为列表格式。

通过字典创建一个Series对象，存储本学期所学课程以及对应任课老师，任课老师为键，课程名为值。使用标签索引输出两名老师的课程，使用切片索引，输出前三门课程

你可以使用Python的pandas库来创建一个Series对象，它是一个一维的、带标签的数据结构。假设我们有如下信息：

course_teachers = {
    "计算机科学导论": "张三",
    "数据结构": "李四",
    "算法分析": "王五",
    "数据库系统": "赵六",
    "人工智能": "刘七"
}

首先，我们可以创建一个Series对象：

teacher_courses = pd.Series(course_teachers)

现在我们可以通过标签索引来获取特定老师的课程：

# 输出张三的课程
print(teacher_courses["张三"])

# 输出李四的课程
print(teacher_courses["李四"])

至于切片索引，由于Series可以看作是有序的，我们可以按位置前三个元素来输出：

# 输出前三门课程
print(teacher_courses.iloc[:3])

这里`iloc`是基于位置的索引，所以它将返回从开始到第三个元素（包括第3个）的所有课程。