根据以下代码，得到的结果为：import pandas as pdd = (0 : pd.Series([1, 3, 3, 2]), 1 : pd.Series([4, 5, 6, 8]), 2 : pd.Series([10, 20, 30, 40]), 3 : pd.Series([5, 6, 8, 9]))df = pd.DataFrame(d).Tprint(df[2][3])A. 30B. 8C. 6D. 40

本题考查Pandas库中DataFrame的转置操作及索引访问。关键在于理解转置后行列索引的变化，以及如何通过列名和行标签正确访问元素。

核心思路：

1. 构造原始DataFrame：字典中的键作为列索引，对应的Series值填充列。
2. 转置操作：行列互换，原列索引变为行索引，原行索引变为列索引。
3. 索引访问：df[2][3]表示先取第2列，再取该列中行标签为3的元素。

破题关键：明确转置后元素的位置对应关系，即转置后的行对应原列，列对应原行。

构造原始DataFrame

字典d的结构为：

{
    0: pd.Series([1, 3, 3, 2]),
    1: pd.Series([4, 5, 6, 8]),
    2: pd.Series([10, 20, 30, 40]),
    3: pd.Series([5, 6, 8, 9])
}

构造的df列索引为0,1,2,3，行索引为0,1,2,3，数据如下：

转置操作

转置后，行索引变为原列索引0,1,2,3，列索引变为原行索引0,1,2,3。转置后的df结构如下：

访问元素df[2][3]

• df[2]表示取转置后的第2列，对应原行2的值：[10, 20, 30, 40]。
• df[2][3]表示取该列中行标签为3的元素，即40。