创建1个一维的学生成绩数据集，使用Series的map方法实现成绩的等级转换。要求将学生成绩划分为5个等级，小于60为不及格，60分到69分为及格，70分到79分为中等，80分到89分卫良好，90分到

以上述需求，你可以创建一个Python pandas的`Series`来存储学生分数，并使用`map()`函数进行等级划分。首先，我们需要定义一个字典映射每个分数段对应的成绩等级：

score_dict = {
    '不及格': (0, 60),
    '及格': (60, 69],
    '中等': (70, 79],
    '良好': (80, 89],
    '优秀': (90, float('inf')),
}

然后，你可以创建一个包含学生分数的一维数据集，例如：

student_scores = pd.Series([45, 65, 75, 85, 95])

接着，使用`map()`方法应用评分规则：

def convert_score(score):
    for grade, range_ in score_dict.items():
        if range_[0] <= score < range_[1]:
            return grade
    return '不及格'

# 将原始分数转换为等级
result = student_scores.map(convert_score)

`result`系列现在包含了学生的等级成绩。