并行数组也称为结构数组。定义 - 并行数组可以定义为多个数组，其中第i个元素密切相关，并且它们共同构成一个实体。数组是C++语言中的一个基本特性。创建并行数组有助于我们比较两个或多个数组。例如，first_name = ['John', 'Dexter', 'Fredd', 'Hank', 'james'] last_name = ['Jocab', 'Jonas', 'smith', 'lee', 'banner'] height = [160, 148, 231, 153, 162]创建并行数组的方法搜索和排序是形成并行数组所需的一些重要功能。搜索搜索基于特定值……阅读更多

pandas series.last_valid_index() 方法用于从给定的序列对象中获取最后一个有效元素的索引。这意味着 last_valid_index() 方法返回序列中最后一个非空元素的索引。它将根据序列索引的类型返回单个标量，如果给定的序列包含所有空/NA值或为空，则返回 None。该方法没有任何参数。示例 1让我们创建一个 pandas 序列对象，并使用 last_valid_index() 方法检索最后一个有效索引。# 导入包 import pandas as pd import numpy as np ... 阅读更多

pandas series.first_valid_index() 方法用于获取第一个有效数据的索引。这意味着 first_valid_index() 方法返回序列中第一个非空元素的索引。它将根据序列索引的类型返回单个标量，如果给定的序列包含所有空/NA值或为空，则返回 None。first_valid_index() 方法不接受任何参数。示例 1让我们取一个序列对象，并尝试检索第一个有效索引。# 导入包 import pandas as pd import numpy as np # 创建一个序列 s = pd.Series([None, np.nan, ... 阅读更多

在本教程中，我们需要解决给定字符串的回文子串查询。解决回文子串查询比在C++中解决常规查询复杂得多。它需要更复杂的代码和逻辑。在本教程中，我们提供了字符串 str 和 Q 个子串[L...R] 查询，每个查询有两个值 L 和 R。我们的目标是编写一个程序来解决查询，以确定子串[L...R] 是否为回文。为了解决每个查询，我们必须确定从 L 到 R 范围内形成的子串是否是回文。例如……阅读更多

pandas series.first() 方法应该根据日期返回初始周期。通过应用此方法，我们可以根据日期偏移量获取时间序列数据的初始周期。它有一个名为 offset 的参数，我们还可以提及偏移数据的长度以选择限制内的行。first() 方法将返回一个新的包含结果行的 Series 对象，如果输入序列对象的索引没有 DatetimeIndex，则会引发 TypeError。示例 1在下面的示例中，使用 pandas DateTime 创建一个名为“s”的序列……阅读更多

通过使用 regex 参数，我们可以将正则表达式应用于 filter() 方法，这有助于检索序列对象的行。pandas 序列构造函数中 series.filter() 方法的基本工作原理是根据索引标签对序列对象的行进行子集化。regex 参数用于定义用于检索结果行的搜索模式（正则表达式）。示例 1在下面的示例中，我们使用整数列表创建了一个序列对象，并且索引标签是使用 pandas data range 函数创建的。# 导入 pandas……阅读更多

pandas 序列构造函数中的 series.filter() 方法用于根据索引标签对序列对象的行的子集进行操作。filter 方法不适用于序列对象的内容，它仅应用于序列对象的索引标签。如果指定的标签与序列索引标签不匹配，则该方法不会引发错误。filter() 方法的参数是 items、like、regex 和 axis。items 参数采用列表状对象来访问给定序列对象的行集。regex 参数用于……阅读更多

“Madam”或“racecar”是两个反向读法与正向读法相同的单词，称为回文。如果我们得到一个字符串集合或列表，我们必须编写一个C++代码来找出是否可以将列表中的任何两个字符串连接在一起形成回文。如果给定列表中存在任何这样的字符串对，我们必须打印“Yes”，否则我们必须打印“No”。在本教程中，输入将是一个字符串数组，输出将是一个相应的字符串值，例如Inputlist[] = {"flat", "tea", "chair", "ptalf", "tea"}OutputYes存在……阅读更多

series.expanding() 方法是 pandas 的窗口方法之一，它提供扩展转换。它返回为特定操作子类化的窗口。此方法的参数是 min_periods、center、axis 和 method。min_periods 的默认值为 1，它也采用整数值。center 参数采用布尔值，默认值为 False。同样，axis 参数的默认值为 0，method 的默认值为“single”。示例 1在下面的示例中，series.expanding() 方法计算了整个序列对象的累积和# 导入……阅读更多

pandas series.ffill() 方法的工作方式与 series.fillna() 方法中的“method = ffill”函数相同，或者我们可以说 series.ffill() 是前向填充方法的同义词。series.ffill() 方法使用前向填充方法替换给定序列对象中的 Nan 或 NA 值。此方法的参数是 inplace、axis、limit 和 downcast。它没有 value 和 method 等参数。因为它采用序列元素作为替换值，并使用前向填充方法填充缺失值。示例 1在下面的示例中，我们将 ffill() 方法应用于序列对象……阅读更多