sl=pd.serles(['35000','16000','71000']),index=['Ohio','Oregon','Texas'] s2=pd.series(['35000', 'NaN','16000']),index=['Ohio','virginia','Oregon']

您的代码中有一些语法错误。我猜测您想要创建两个 Pandas Series，可以按照以下方式实现：

import pandas as pd

sl = pd.Series(['35000', '16000', '71000'], index=['Ohio', 'Oregon', 'Texas'])
s2 = pd.Series(['35000', 'NaN', '16000'], index=['Ohio', 'Virginia', 'Oregon'])

这里我使用了 `pd.Series()` 函数来创建 Pandas Series，参数分别是数据和索引。注意，这里我将字符串作为数据输入，如果需要将其转换为数字类型，可以使用 `.astype()` 方法。

同时，您的第二个 Series 索引中的 `'virginia'` 应该是 `'Virginia'`，因为大小写敏感。

相关问题

利用列表、元组和字典分别创建3个一级索引的数据结构Series。实验效果如下 创建3个一级索引的serles数据结构:(1)通过列表创建第一个Series数据结构:Nol 98 No2 88 No3 78 No4 68 dtype: int64 (2)通过元组创建第二个Series数据结构: .C Id0001 C++程序设计 C1d0002 Python程序设计 CId0003 Java程序 设计 CId0004 物联网工程 dtype: object (3)通过字典创建第三个series数据结构: 201801 [张珊，18, 女, 计算机1801] 201802 [李斯，19，男，计算机1802 ] 201803 [王武，18，男，计算机1803] 201804 [赵柳，19， 女，计算机1804] dtype: object

1. 通过列表创建第一个Series数据结构：

import pandas as pd

data_list = [98, 88, 78, 68]
index_list = ['No1', 'No2', 'No3', 'No4']
series_1 = pd.Series(data=data_list, index=index_list)

print(series_1)

输出结果：

No1    98
No2    88
No3    78
No4    68
dtype: int64

2. 通过元组创建第二个Series数据结构：

data_tuple = ('程序设计', 'Python程序设计', 'Java程序设计', '物联网工程')
index_tuple = ('CId0001', 'CId0002', 'CId0003', 'CId0004')
series_2 = pd.Series(data=data_tuple, index=index_tuple)

print(series_2)

输出结果：

CId0001             程序设计
CId0002        Python程序设计
CId0003           Java程序设计
CId0004              物联网工程
dtype: object

3. 通过字典创建第三个Series数据结构：

data_dict = {'201801': ['张珊', 18, '女', '计算机1801'],
             '201802': ['李斯', 19, '男', '计算机1802'],
             '201803': ['王武', 18, '男', '计算机1803'],
             '201804': ['赵柳', 19, '女', '计算机1804']}
series_3 = pd.Series(data=data_dict)

print(series_3)

输出结果：

201801     [张珊, 18, 女, 计算机1801]
201802    [李斯, 19, 男, 计算机1802]
201803    [王武, 18, 男, 计算机1803]
201804    [赵柳, 19, 女, 计算机1804]
dtype: object