以下是按照一系列索引对Pandas DataFrame/Series进行索引的解决方法：

1. 使用loc[]方法：

import pandas as pd

# 创建一个示例DataFrame
data = {'A': [1, 2, 3], 'B': [4, 5, 6], 'C': [7, 8, 9]}
df = pd.DataFrame(data, index=['x', 'y', 'z'])

# 使用loc[]方法按照一系列索引对DataFrame进行索引
indexes = ['x', 'z']
result = df.loc[indexes]
print(result)

输出结果：

   A  B  C
x  1  4  7
z  3  6  9

2. 使用iloc[]方法：

import pandas as pd

# 创建一个示例Series
data = pd.Series([1, 2, 3], index=['x', 'y', 'z'])

# 使用iloc[]方法按照一系列索引对Series进行索引
indexes = [0, 2]
result = data.iloc[indexes]
print(result)

输出结果：

x    1
z    3
dtype: int64

3. 使用reindex()方法：

import pandas as pd

# 创建一个示例Series
data = pd.Series([1, 2, 3], index=['x', 'y', 'z'])

# 使用reindex()方法按照一系列索引对Series进行索引
indexes = ['x', 'z']
result = data.reindex(indexes)
print(result)

输出结果：

x    1
z    3
dtype: int64

这些方法都可以按照一系列索引对Pandas DataFrame/Series进行索引。根据你的具体需求，选择合适的方法来处理数据。