Series и DataFrame: создание, index, columns, shape, dtypes

Series и DataFrame: создание из двух форматов и чтение shape, dtypes, index, columns

Что уже дано

Проверяющая система запускает вашу программу и подаёт данные через stdin. Никаких заранее созданных переменных нет — вы читаете всё сами.

Что нужно сделать

Напишите программу, которая:

1. Читает из stdin целое число n — количество строк таблицы.
2. Читает следующие n строк; каждая содержит три токена через пробел: название (строка без пробелов), цена (целое число), количество (целое число). Пример строки: Стол 5000 12.
3. Создаёт pd.Series с именем prices из списка цен (в том порядке, в котором они прочитаны). Индекс — автоматический RangeIndex.
4. Создаёт pd.DataFrame с именем df из словаря списков с тремя ключами: 'name', 'price', 'qty' — в таком порядке.
5. Выводит в stdout ровно шесть строк:

• Строка 1: prices.shape в виде (n,).
• Строка 2: prices.dtype — строковое представление типа.
• Строка 3: df.shape в виде (n_rows, n_cols).
• Строка 4: list(df.columns) — список имён столбцов через стандартный print.
• Строка 5: list(df.index) — список меток строк.
• Строка 6: три пары имя_столбца:dtype через пробел, по одной на каждый столбец df в порядке df.dtypes.items().

Для строки 6 используйте формат name:object price:int64 qty:int64.

Ввод и вывод

Программа читает stdin и пишет в stdout.

Формат ввода

n
название1 цена1 количество1
название2 цена2 количество2
...

Дополнительные ограничения: n >= 1.

Формат вывода

(n,)
dtype_series
(n, 3)
['name', 'price', 'qty']
[0, 1, ..., n-1]
name:object price:int64 qty:int64