从二维数组创建一个学生DataFrame，并为其加上索引和列标，输出年龄大于18的学生信息。

好的，我来给你演示一下。

假设我们有一个二维数组，其中包含了学生的姓名、年龄和性别信息，可以按照以下方式创建：

import numpy as np

data = np.array([['John', 20, 'Male'],
                 ['Sarah', 18, 'Female'],
                 ['Bob', 22, 'Male'],
                 ['Alice', 17, 'Female']])

现在我们可以用这个二维数组来创建一个 DataFrame，并为其加上索引和列标：

import pandas as pd

df = pd.DataFrame(data, index=['s1', 's2', 's3', 's4'], columns=['Name', 'Age', 'Gender'])

这样，我们就得到了一个名为 `df` 的 DataFrame，它长这个样子：

    Name   Age Gender
s1  John    20   Male
s2  Sarah   18 Female
s3   Bob    22   Male
s4  Alice   17 Female

现在，我们可以使用 Pandas 提供的条件过滤功能来找到年龄大于 18 岁的学生。具体来说，我们可以使用以下代码：

result = df[df['Age'] > 18]

这样，`result` 变量中就包含了年龄大于 18 岁的学生信息。输出 `result` 变量的内容即可查看结果。

完整代码如下：

import numpy as np
import pandas as pd

# 创建二维数组
data = np.array([['John', 20, 'Male'],
                 ['Sarah', 18, 'Female'],
                 ['Bob', 22, 'Male'],
                 ['Alice', 17, 'Female']])

# 创建 DataFrame
df = pd.DataFrame(data, index=['s1', 's2', 's3', 's4'], columns=['Name', 'Age', 'Gender'])

# 找到年龄大于 18 岁的学生
result = df[df['Age'] > 18]

# 输出结果
print(result)

输出结果如下：

    Name Age Gender
s1  John  20   Male
s3   Bob  22   Male