找到 34423 篇文章 关于编程

Python Pandas - 返回应用于给定 CustomBusinessHour 对象的规则代码

AmitDiwan
更新于 2021年10月22日 07:56:38

81 次浏览

要返回应用于给定 CustomBusinessHour 对象的规则代码,请在 Pandas 中使用 CustomBusinessHour.rule_code 属性。首先,导入所需的库 - import pandas as pd 在 Pandas 中设置时间戳对象 - timestamp = pd.Timestamp('2021-11-14 05:20:30') 创建 CustomBusinessHour 偏移量。CustomBusinessHour 是 DateOffset 子类 - cbhOffset = pd.tseries.offsets.CustomBusinessHour(n = 4, weekmask = 'Mon Tue Wed Fri Sat' ,normalize=True) 将偏移量添加到时间戳并显示更新后的时间戳 - print("Updated Timestamp...", timestamp + cbhOffset) 返回应用于给定 CustomBusinessHour 偏移量的频率的规则代码 - print("The rule code of the CustomBusinessHour object..", cbhOffset.rule_code) 示例以下为代码 - import pandas as pd # ... 阅读更多

Python Pandas - 检查 CustomBusinessHour 偏移量是否已标准化

AmitDiwan
更新于 2021年10月22日 07:51:30

78 次浏览

要检查 CustomBusinessHour 偏移量是否已标准化,请在 Pandas 中使用 CustomBusinessHour.normalize 属性。首先,导入所需的库 - import pandas as pd 在 Pandas 中设置时间戳对象 - timestamp = pd.Timestamp('2021-10-25 08:35:10') 创建 CustomBusinessHour 偏移量。CustomBusinessHour 是 DateOffset 子类。我们使用“normalize”参数对 CustomBusinessDay 进行了标准化 - cbhOffset = pd.tseries.offsets.CustomBusinessHour(n = 3, weekmask = 'Mon Tue Wed Fri Sat' ,normalize=True) 将偏移量添加到时间戳并显示更新后的时间戳 - print("Updated Timestamp...", timestamp + cbhOffset) 检查 CustomBusinessHour 偏移量是否已标准化 - print("The CustomBusinessHour Offset is normalized ?", cbhOffset.normalize) 示例以下为代码 ... 阅读更多

C++ 中的最小单词断句问题

Sunidhi Bansal
更新于 2021年10月22日 07:57:01

220 次浏览

给定一个任意大小的单词字符串数组,任务是将单词以所有可能的方式断句,以便断句后形成的字符串是一个有效字符串,并且我们必须根据问题计算所有此类最小单词断句。让我们看看这个问题的各种输入输出场景 - 输入 - string word[] = {"Hello", "Hell", "tell", "well", "bell", "ball", "all" } 输出 - 最小单词断句为:1 解释 - 我们有多个单词。现在我们将传递两个字符串(即 Hell 和 all)的连接,并将断开连接的 ... 阅读更多

Python Pandas - 返回应用于给定 CustomBusinessHour 偏移量对象的频率的名称

AmitDiwan
更新于 2021年10月22日 07:49:50

65 次浏览

要返回应用于给定 CustomBusinessHour 偏移量对象的频率的名称,请在 Pandas 中使用 CustomBusinessHour.name 属性。首先,导入所需的库 - import pandas as pd 在 Pandas 中设置时间戳对象 - timestamp = pd.Timestamp('2021-10-25 08:35:10') 创建 CustomBusinessHour 偏移量。CustomBusinessHour 是 DateOffset 子类 - cbhOffset = pd.tseries.offsets.CustomBusinessHour(n = 3, weekmask = 'Mon Tue Wed Fri Sat') 将偏移量添加到时间戳并显示更新后的时间戳 - print("Updated Timestamp...", timestamp + cbhOffset) 返回应用于给定 CustomBusinessHour 对象的频率的名称 - print("The name of the frequency on the CustomBusinessHour object..", cbhOffset.name) 示例以下为代码 - import ... 阅读更多

Python Pandas - 显示应用于给定 CustomBusinessHour 对象的关键字参数

AmitDiwan
更新于 2021年10月22日 07:47:38

91 次浏览

要显示应用于给定 CustomBusinessHour 对象的关键字参数,请在 Pandas 中使用 CustomBusinessHour.kwds 属性。首先,导入所需的库 - import pandas as pd 在 Pandas 中设置时间戳对象 - timestamp = pd.Timestamp('2021-10-25 08:35:10') 创建 CustomBusinessHour 偏移量 - cbhOffset = pd.tseries.offsets.CustomBusinessHour(n = 3, weekmask = 'Mon Tue Wed Fri Sat') 将偏移量添加到时间戳并显示更新后的时间戳 - print("Updated Timestamp...", timestamp + cbhOffset) 显示关键字参数 - print("Keyword arguments on the given CustomBusinessHour Offset...", cbhOffset.kwds) 示例以下为代码 - import pandas as pd # 在 Pandas 中设置时间戳对象 timestamp = pd.Timestamp('2021-10-25 08:35:10') # 显示 ... 阅读更多

C++ 中的中点线生成算法

Sunidhi Bansal
更新于 2021年10月22日 07:49:54

3K+ 次浏览

一条线连接两点。它是图形中的基本元素。要绘制一条线,您需要两点,您可以在屏幕上这两点之间绘制一条线,在图形方面,我们将这些点称为像素,每个像素都与整数坐标相关联。我们以 (x1, y1) 和 (x2, y2) 的形式给出整数坐标,其中 x1 < x2 且 y1 < y2。任务是使用中点线生成算法计算点 1 即 (x1, y1) 和点 2 即 (x2, y2) 之间的所有中点。有三个 ... 阅读更多

Python Pandas - 将应用于给定 CustomBusinessHour 偏移量对象的频率作为字符串返回

AmitDiwan
更新于 2021年10月22日 07:43:35

56 次浏览

要将应用于给定 CustomBusinessHour 偏移量对象的频率作为字符串返回,请在 Pandas 中使用 CustomBusinessHour.freqstr 属性。首先,导入所需的库 - import pandas as pd 在 Pandas 中设置时间戳对象 - timestamp = pd.Timestamp('2021-10-25 08:35:10') 创建 CustomBusinessHour 偏移量 - cbhOffset = pd.tseries.offsets.CustomBusinessHour(n = 3, weekmask = 'Mon Tue Wed Fri') 将偏移量添加到时间戳并显示更新后的时间戳 - print("Updated Timestamp...", timestamp + cbhOffset) 将应用于给定 CustomBusinessHour 偏移量对象的频率作为字符串返回 - print("Frequency applied on the given CustomBusinessHour Offset object...", cbhOffset.freqstr) 示例以下为代码 - import pandas as pd # 设置时间戳 ... 阅读更多

Python Pandas CustomBusinessHour - 向后滚动提供的日期

AmitDiwan
更新于 2021年10月22日 07:41:38

80 次浏览

要向后滚动提供的日期,请在 Pandas 中使用 CustomBusinessHour.rollback() 方法。首先,导入所需的库 - import pandas as pd 在 Pandas 中设置时间戳对象 - timestamp = pd.Timestamp('2021-12-20 08:35:10') 创建 CustomBusinessHour 偏移量。CustomBusinessHour 是 DateOffset 子类 - cbhOffset = pd.tseries.offsets.CustomBusinessHour(n = 5, weekmask = 'Mon Tue Wed Fri') 将偏移量添加到时间戳并显示更新后的时间戳 - print("Updated Timestamp...", timestamp + cbhOffset) 如果不在偏移量上,则向后滚动 - roll_back = cbhOffset.rollback(pd.Timestamp('2021-12-18 08:35:10')) 显示结果 - print("Roll Backward Result...", roll_back) 示例以下为代码 - import pandas as pd # 在 Pandas 中设置时间戳对象 timestamp = pd.Timestamp('2021-12-20 ... 阅读更多

Python Pandas CustomBusinessHour 偏移量对象 - 移动到下一个工作日

AmitDiwan
更新于 2021年10月22日 07:40:08

72 次浏览

要移动到下一个工作日,请在 Pandas 中使用 CustomBusinessHour.next_bday 属性。首先,导入所需的库 - import pandas as pd 在 Pandas 中设置时间戳对象 - timestamp = pd.Timestamp('2021-12-20 08:35:10') 创建 CustomBusinessHour 偏移量。CustomBusinessHour 是 DateOffset 子类 - cbhOffset = pd.tseries.offsets.CustomBusinessHour(start ='09:30', end ='18:00', n = 5, weekmask = 'Mon Tue Wed Fri') 显示 CustomBusinessHour 偏移量 - print("CustomBusinessHour Offset...", cbhOffset) 显示下一个工作日 - print("The next business day...", timestamp + cbhOffset.next_bday) 示例以下为代码 - import pandas as pd # 在 Pandas 中设置时间戳对象 timestamp = pd.Timestamp('2021-12-20 08:35:10') # 显示时间戳 print("Timestamp...", timestamp) ... 阅读更多

Python Pandas CustomBusinessHour - 仅当不在偏移量上时,将提供的日期向前滚动到下一个偏移量

AmitDiwan
更新于 2021年10月22日 07:38:41

153 次浏览

要仅当不在偏移量上时,将提供的日期向前滚动到下一个偏移量,请在 Pandas 中使用 CustomBusinessHour.rollforward() 方法。首先,导入所需的库 - import pandas as pd 在 Pandas 中设置时间戳对象 - timestamp = pd.Timestamp('2021-12-20 08:35:10') 创建 CustomBusinessHour 偏移量。CustomBusinessHour 是 DateOffset 子类。有效工作日的星期掩码 - cbhOffset = pd.tseries.offsets.CustomBusinessHour(n = 5, weekmask = 'Mon Tue Wed Fri') 将偏移量添加到时间戳并显示更新后的时间戳 - print("Updated Timestamp...", timestamp + cbhOffset) 如果不在偏移量上,则向前滚动 - roll = cbhOffset.rollforward(pd.Timestamp('2021-12-30 08:35:10')) 显示结果 - print("Roll forward Result...", roll) 示例以下为代码 - import pandas as ... 阅读更多

广告

© . All rights reserved.