为列表[2,8,-5,6,7]指定索引值['d','b','a','c','e'],创建一维数组Seies对象S2，显示s2并使用index和values查看S2的索引名和值

可以使用 Pandas 库的 Series() 函数和 index 参数来创建一维数组 Series 对象，并指定索引值。根据给定的列表 [2,8,-5,6,7] 和索引值 ['d','b','a','c','e']，可以这样创建一个 Series 对象：

import pandas as pd

data = [2, 8, -5, 6, 7]
index = ['d', 'b', 'a', 'c', 'e']
S2 = pd.Series(data, index=index)
print(S2)

输出结果为：

d    2
b    8
a   -5
c    6
e    7
dtype: int64

可以使用 index 和 values 属性来查看 S2 的索引名和数值：

print(S2.index)
print(S2.values)

输出结果为：

Index(['d', 'b', 'a', 'c', 'e'], dtype='object')
[ 2  8 -5  6  7]

这里的 Index 对象表示 S2 的索引名，dtype='object' 表示这是一个字符串类型的索引名。

相关问题

为列表[2,8,-5,6,7]指定索引值['d','b','a','c','e'],创建一维数组Seies对象S2，显示s2并使用index和values查看S2的索引值和名

可以使用 Pandas 库的 Series() 函数和 index 参数来创建一维数组 Series 对象，并指定索引值。根据给定的列表 [2,8,-5,6,7] 和索引值 ['d','b','a','c','e']，可以这样创建一个 Series 对象：

import pandas as pd

data = [2, 8, -5, 6, 7]
index = ['d', 'b', 'a', 'c', 'e']
S2 = pd.Series(data, index=index)
print(S2)

输出结果为：

d    2
b    8
a   -5
c    6
e    7
dtype: int64

可以使用 index 和 values 属性来查看 S2 的索引值和数值：

print(S2.index)
print(S2.values)

输出结果为：

Index(['d', 'b', 'a', 'c', 'e'], dtype='object')
[ 2  8 -5  6  7]

这里的 Index 对象表示 S2 的索引值，dtype='object' 表示这是一个字符串类型的索引值。

为列表[2,8,-5,6,7]指定索引值['d','b','a','c','e'],创建一维数组Series对象s2,显示s2并使用index和vaules属性查看s2索引名和值

好的，我知道该怎么做。这是答案：

import pandas as pd

data = [2, 8, -5, 6, 7]
index = ['d', 'b', 'a', 'c', 'e']

s2 = pd.Series(data=data, index=index)

print(s2)
print(s2.index)
print(s2.values)

输出结果为：

d    2
b    8
a   -5
c    6
e    7
dtype: int64
Index(['d', 'b', 'a', 'c', 'e'], dtype='object')
[ 2  8 -5  6  7]

可以看到，创建了一个一维数组Series对象s2，索引名为d、b、a、c、e，分别对应的值为2、8、-5、6、7。同时，使用index和values属性可以查看s2的索引名和值。