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

Series из словаря: метки, позиции и атрибуты index, shape, dtype

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 k — количество пар.
2. Читает следующие k строк; каждая содержит два токена через пробел: метка (строка без пробелов) и значение (целое число). Пример строки: alpha 42.
3. Создаёт pd.Series из словаря {метка: значение, …} в порядке прочитанных строк — назовите его s.
4. Выводит в stdout ровно k + 4 строк в следующем порядке:

• Строки 1…k: для каждого i от 0 до k-1 — одну строку вида label=<метка> pos=<i> value=<значение>, где <метка> — s.index[i], <i> — позиция (целое число), <значение> — s.iloc[i].
• Строка k+1: shape=<shape> — кортеж вида (k,).
• Строка k+2: dtype=<dtype> — строковое представление s.dtype.
• Строка k+3: index_type=<тип> — имя класса объекта s.index, получите через type(s.index).__name__.
• Строка k+4: first_label_is_pos_0=<bool> — результат сравнения s.index[0] == 0 в виде True или False.

Последняя строка демонстрирует ключевую идею: когда индекс — строки, метка первого элемента не равна его позиции 0.

Ввод и вывод

Программа читает stdin и пишет в stdout.

Формат ввода

k
метка1 значение1
метка2 значение2
...

Дополнительные ограничения: k >= 1; все строковые метки попарно различны.

Формат вывода

label=метка1 pos=0 value=значение1
label=метка2 pos=1 value=значение2
...
shape=(k,)
dtype=int64
index_type=Index
first_label_is_pos_0=False