6.请定义一个5*3的随机序列DataFrame索引对象，将前3行，第1列以及前2行，第2列设置为NA值，并通过字典形式以及fillna()方法填充0.55和0.66的值。

可以按照以下步骤定义DataFrame并进行处理：

import pandas as pd
import numpy as np

# 定义5*3的随机序列DataFrame索引对象
index = pd.Index(['a', 'b', 'c', 'd', 'e'], name='rows')
columns = pd.Index(['A', 'B', 'C'], name='cols')
df = pd.DataFrame(np.random.randn(5, 3), index=index, columns=columns)

# 将前3行，第1列以及前2行，第2列设置为NA值
df.iloc[:3, 0] = np.nan
df.iloc[:2, 1] = np.nan

# 通过字典形式填充0.55和0.66的值
fill_dict = {'A': 0.55, 'B': 0.66}
df.fillna(fill_dict, inplace=True)

# 打印结果
print(df)

输出结果如下：

cols         A         B         C
rows                              
a     0.550000  0.660000 -0.208848
b     0.550000  0.660000 -1.164982
c     0.550000 -0.546279  0.317201
d    -0.292064 -0.216926 -1.478362
e    -1.028901  0.140778  1.139728

可以看到，前3行第1列和前2行第2列的NA值已经被填充为0.55和0.66了。