用Python中说series对象实现一组学生的平均身高，要求以serise对象以姓名为索引标签，输出的平均身高值保留两位小数

可以使用 Pandas 库中的 Series 对象来实现。首先，将学生姓名和身高存储在两个列表中，然后使用 Pandas 库中的 Series() 方法将它们转换成一个 Series 对象，并使用姓名作为索引标签。最后，使用 Series 对象的 mean() 方法计算平均身高，并将结果保留两位小数。

以下是示例代码：

import pandas as pd

# 定义学生姓名和身高列表
names = ['Alice', 'Bob', 'Charlie', 'David']
heights = [170, 175, 180, 165]

# 创建 Series 对象
heights_series = pd.Series(heights, index=names)

# 计算平均身高并保留两位小数
mean_height = round(heights_series.mean(), 2)

# 输出平均身高
print('平均身高为：{}cm'.format(mean_height))

输出结果为：

平均身高为：172.5cm

相关问题

serise 索引使用

在Python中使用Series对象的索引可以通过多种方式进行，以下是一些常见的索引使用方法：

1. 默认整数索引：
默认情况下，Series对象的索引是从0开始的整数索引，可以使用整数来访问相应位置的值。

import pandas as pd

s = pd.Series([10, 20, 30, 40, 50])
print(s[0])  # 输出：10
print(s[2])  # 输出：30

2. 自定义标签索引：
可以为Series对象的每个值指定一个唯一的标签索引，这样可以通过标签来访问相应位置的值。

import pandas as pd

s = pd.Series([10, 20, 30, 40, 50], index=['a', 'b', 'c', 'd', 'e'])
print(s['a'])  # 输出：10
print(s['c'])  # 输出：30

3. 使用切片索引：
可以使用切片操作来获取Series对象中的多个值，包括起始位置和结束位置。

import pandas as pd

s = pd.Series([10, 20, 30, 40, 50])
print(s[1:4])  # 输出：20, 30, 40

4. 使用布尔索引：
可以使用布尔条件来过滤Series对象中的值，并返回满足条件的值。

import pandas as pd

s = pd.Series([10, 20, 30, 40, 50])
print(s[s > 30])  # 输出：40, 50

这些是一些常见的Series索引使用方法，您可以根据需要选择适合的方式来访问和操作Series对象中的数据。

对serise类对象里的值进行分割

如果你是指 Python 中的 Series 类型对象，你可以使用 `pandas` 库中的 `str.split()` 方法来对其进行分割。例如，假设你有一个 `Series` 对象 `s`，其中包含了一些字符串，你可以使用以下代码将这些字符串按照空格进行分割：

import pandas as pd

s = pd.Series(['Hello world', 'Python is awesome', 'Data science'])
s = s.str.split()
print(s)

这段代码会输出一个新的 `Series` 对象，其中每个元素都是一个包含了原字符串分割后的子字符串的列表。例如，对于上面的例子，输出会是：

0         [Hello, world]
1    [Python, is, awesome]
2          [Data, science]
dtype: object

你可以根据需要对分割后的列表进行进一步的处理。