假设我们有一个名为 orders 的字符串列表。orders 列表中的每个元素都以“P”或“D”开头。“P”表示取货，“D”表示送货。这些字母后面跟着订单 ID 号码。例如，“P6”表示取货订单 6。我们必须根据以下规则检查 orders 列表是否有效：- 我们不能在取货之前送货- 每次取货都必须送货- 已经取货并送货的订单不能再次取货或送货因此，如果输入类似于 orders = ... 阅读更多

假设我们有一列不同建筑物的高度。当其右侧的所有建筑物都比该建筑物矮时，高度值为 heights[i] 的建筑物可以看到海洋。我们必须找到可以看见海洋的建筑物索引，按升序排列。因此，如果输入类似于 heights = [8, 12, 12, 9, 10, 6]，则输出将为 [2, 4, 5]，因为我们可以从索引 2 处高度为 12 的建筑物、索引 10 处高度为 10 的建筑物和索引 5 处的最后一栋建筑物看到海洋。为了解决这个问题，我们将... 阅读更多

假设我们在常量列表中有一个邮件 ID 列表。因此，对于每一行，可能存在同一个人的多个邮件 ID。当存在任何 j（其中 j < i）使得联系人 j 与 i 共享一个公共电子邮件时，联系人 i 被认为是重复的。因此，我们必须找到联系人中唯一人员的数量。因此，如果输入类似于 contacts = [["alex@gmail.com", "alex@yahoo.com"], ["alex_25@yahoo.com", "alex@gmail.com"], ["bob15@gmail.com"]]，则输出为 2，因为第一个和第二个联系人共享相同的邮件 ID，因此他们是同一个人，所以... 阅读更多

要从有序分类索引中获取最大值，请在 Pandas 中使用 catIndex.max() 方法。首先，导入所需的库 - import pandas as pd 使用“categories”参数设置分类的类别。使用“ordered”参数将分类视为有序 - catIndex = pd.CategoricalIndex(    ["p", "q", "r", "s", "p", "q", "r", "s"], ordered=True, categories=["p", "q", "r", "s"]) 显示分类索引 - print("分类索引...", catIndex) 获取最大值 - print("分类索引中的最大值...", catIndex.max()) 示例 以下是代码 - import pandas as pd # 分类索引只能采用有限的、通常是固定的可能值。 # 设置分类的类别... 阅读更多

假设我们有一个矩阵字符板。每个单元格都包含一个字符。我们还有一个名为 target 的字符串，我们必须检查是否可以通过从左到右或从上到下的单向方式在矩阵中找到 target，或者不能找到。因此，如果输入类似于 antsspinlaps Word = “tip”，则输出将为 True，您可以看到第三列（从上到下）构成了“tip”。为了解决这个问题，我们将遵循以下步骤：- 对于 board 中的每个 i，执行以下操作：i := 从 i 中存在的字符生成的单词如果 i 中存在单词，则返回 True i := 0 while i < row ... 阅读更多

要从有序分类索引中获取最小值，请在 Pandas 中使用 catIndex.min() 方法。首先，导入所需的库 - import pandas as pd 使用“categories”参数设置分类的类别。使用“ordered”参数将分类视为有序 - catIndex = pd.CategoricalIndex(    ["p", "q", "r", "s", "p", "q", "r", "s"], ordered=True, categories=["p", "q", "r", "s"]) 显示分类索引 - print("分类索引...", catIndex) 获取最小值 - print("分类索引中的最小值...", catIndex.min()) 示例 以下是代码 - import pandas as pd # 分类索引是基于底层分类的索引 # 使用... 阅读更多

要基于底层分类创建索引，请使用 pandas.CategoricalIndex() 方法。首先，导入所需的库 - import pandas as pd 分类索引是基于底层分类的索引。分类索引只能采用有限的、通常是固定的可能值。使用“categories”参数设置分类的类别。使用“ordered”参数将分类视为有序 - catIndex = pd.CategoricalIndex(    ["p", "q", "r", "s", "p", "q", "r", "s"], ordered=True, categories=["p", "q", "r", "s"]) 显示分类索引 - print("分类索引...", catIndex) 获取类别 - print("显示分类索引中的类别...", catIndex.categories) 示例 以下是代码 - import pandas as pd ... 阅读更多

假设我们有一个名为 nums 的数字列表，它按时间顺序表示公司的股票价格。我们最多可以每天购买一股股票，但您可以持有多只股票，并且可以在任意数量的天数出售股票。返回您可以赚取的最大利润。因此，如果输入类似于 nums = [3, 4, 7, 3, 5]，则输出将为 9，因为我们可以以 3 和 4 的价格购买股票，并以 7 的价格出售。然后再次以 3 的价格购买并在 5 的价格出售。总利润 (7 - ... 阅读更多

要在Pandas中从range对象创建RangeIndex，可以使用`pd.RangeIndex.from_range(range())`方法。首先，导入所需的库：`import pandas as pd` 创建RangeIndex：`index = pd.RangeIndex.from_range(range(10, 30))` 显示RangeIndex：`print("RangeIndex...",index)` 例子：以下是代码：`import pandas as pd` `# RangeIndex` `index = pd.RangeIndex.from_range(range(10, 30))` `# 显示RangeIndex` `print("RangeIndex...",index)` `# 显示起始值` `print("RangeIndex start value...",index.start)` `# 显示结束值` `print("RangeIndex end value...",index.stop)` 输出：这将产生以下输出：RangeIndex... RangeIndex(start=10, stop=30, step=1) RangeIndex start value... 10 RangeIndex end value... 30

要显示RangeIndex的步长参数值，可以使用Pandas中的`index.step`属性。首先，导入所需的库：`import pandas as pd` RangeIndex是Int64Index的一种节省内存的特殊情况，仅限于表示单调范围。创建一个具有起始值、结束值和步长的范围索引。name是存储在索引中的名称。`index = pd.RangeIndex(start=10, stop=30, step=2, name="data")` 显示步长参数值：`print("RangeIndex step value...", index.step)` 例子：以下是代码：`import pandas as pd` `# RangeIndex是Int64Index的一种节省内存的特殊情况，仅限于表示单调范围。` `# 创建一个具有起始值、...`阅读更多