要将 DatetimeIndex 作为 datetime.datetime 对象的 object ndarray 返回，请使用 datetimeindex.to_pydatetime() 方法。首先，导入所需的库 −import pandas as pd 创建一个周期为 5、频率为 Y（即年份）的 DatetimeIndex −datetimeindex = pd.date_range('2021-10-18 07:20:32.261811624', periods=5, freq='2Y') 显示 DateTimeIndex −print("DateTimeIndex...", datetimeindex) 返回 DatetimeIndex 作为对象 ndarray −print("Return DatetimeIndex as object ndarray of datetime.datetime objects...", datetimeindex.to_pydatetime()) 示例 以下是代码 −import pandas as pd # 周期为 5、频率为 Y（即年份）的 DatetimeIndex datetimeindex = pd.date_range('2021-10-18 07:20:32.261811624', periods=5, freq='2Y') # 显示 DateTimeIndex print("DateTimeIndex...", datetimeindex) # 显示 DateTimeIndex 频率 print("DateTimeIndex frequency...", datetimeindex.freq) # 返回 DatetimeIndex 作为 ... 阅读更多

要计算索引值与以指定 freq 转换为 PeriodArray 的索引之间的 TimedeltaArray 差值，请使用 datetimeindex.to_perioddelta() 方法。使用 freq 参数设置频率。首先，导入所需的库 −import pandas as pd 创建一个周期为 7、频率为 Y（即年份）的 DatetimeIndex −datetimeindex = pd.date_range('2021-10-18 07:20:32.261811624', periods=5, freq='2Y') 显示 DateTimeIndex −print("DateTimeIndex...", datetimeindex) 计算索引值与转换为 PeriodArray 的索引之间的 TimedeltaArray 差值。我们使用值为 'M' 的 "freq" 参数设置了 Period 频率 −print("Convert DateTimeIndex to PeriodDelta...", datetimeindex.to_perioddelta(freq='M')) 示例 以下是代码 −import pandas as pd # 周期为 7 的 DatetimeIndex ... 阅读更多

要将 DateTimeIndex 转换为 Period，请在 Pandas 中使用 datetimeindex.to_period() 方法。频率使用 freq 参数设置。首先，导入所需的库 −import pandas as pd 创建一个周期为 5、频率为 Y（即年份）的 DatetimeIndex −datetimeindex = pd.date_range('2021-10-18 07:20:32.261811624', periods=5, freq='2Y') 显示 DateTimeIndex −print("DateTimeIndex...", datetimeindex) 将 DateTimeIndex 转换为 Period。我们使用值为 'M' 的 "freq" 参数将频率设置为月份 −print("Convert DateTimeIndex to Period...", datetimeindex.to_period(freq='M')) 示例 以下是代码 −import pandas as pd # 周期为 5、频率为 Y（即年份）的 DatetimeIndex # 时区为 Australia/Adelaide datetimeindex = pd.date_range('2021-10-18 07:20:32.261811624', periods=5, freq='2Y') ... 阅读更多

假设我们有一个二元矩阵。我们可以随意多次重新排列列，然后找到并返回仅包含 1 的最大子矩阵的面积。因此，如果输入类似于 100111101，则输出将为 4，因为我们可以将其排列为 −100111110 要解决此问题，我们将遵循以下步骤 −n := 矩阵的行数 m := 矩阵的列数 ans := 0 for i in range 1 to n - 1, do for j in range 0 to m - 1, do if matrix[i, j] is 1, then matrix[i, j] := matrix[i, j] + matrix[i-1, j] 对于每一行 ... 阅读更多

要对具有指定频率的 DateTimeIndex 执行向上取整运算，请使用 DateTimeIndex.ceil() 方法。对于频率，请使用 freq 参数。首先，导入所需的库 −import pandas as pd 创建一个周期为 5、频率为 S（即秒）的 DatetimeIndex。时区为 Australia/Adelaide −datetimeindex = pd.date_range('2021-10-18 07:20:32.261811624', periods=5, tz='Australia/Adelaide', freq='40S') 显示 DateTimeIndex −print("DateTimeIndex...", datetimeindex) 对 DateTimeIndex 日期执行具有指定频率的向上取整运算 −print("Performing ceil operation...", datetimeindex.ceil(freq='us')) 示例 以下是代码 −import pandas as pd # 周期为 5、频率为 S（即秒）的 DatetimeIndex # 时区为 Australia/Adelaide datetimeindex = pd.date_range('2021-10-18 07:20:32.261811624', periods=5, tz='Australia/Adelaide', freq='40S') # 显示 DateTimeIndex ... 阅读更多

假设我们有三个值 n、total 和 k。现在考虑一个大小为 n 的列表，其总和与 total 相同，并且任何两个连续元素之间的绝对差最多为 1。我们必须找到此列表中索引 k 处的最大值。因此，如果输入类似于 n = 5 total = 15 k = 3，则输出将为 4，因为一个可能的列表类似于 [3, 2, 3, 4, 3]，在索引 3 处找到的最大元素为 4。要解决此问题，我们将遵循以下步骤 −x := ... 阅读更多

要对具有微秒频率的 DateTimeIndex 执行向上取整运算，请使用 DateTimeIndex.ceil() 方法。对于微秒频率，请使用值为“us”的 freq 参数。首先，导入所需的库 −import pandas as pd 创建一个周期为 5、频率为 S（即秒）的 DatetimeIndex −datetimeindex = pd.date_range('2021-10-18 07:20:32.261811624', periods=5, tz='Australia/Adelaide', freq='40S') 显示 DateTimeIndex −print("DateTimeIndex...", datetimeindex) 对 DateTimeIndex 日期执行具有微秒频率的向上取整运算。对于微秒频率，我们使用了 'us' −print("Performing ceil operation with microseconds frequency...", datetimeindex.ceil(freq='us')) 示例 以下是代码 −import pandas as pd # 周期为 5、频率为 S（即秒）的 DatetimeIndex # 时区为 Australia/Adelaide ... 阅读更多

要对具有毫秒频率的 DateTimeIndex 执行向上取整运算，请使用 DateTimeIndex.ceil() 方法。对于毫秒频率，请使用值为“ms”的 freq 参数。首先，导入所需的库 −import pandas as pd 创建一个周期为 5、频率为 S（即秒）的 DatetimeIndex。时区为 Australia/Adelaide −datetimeindex = pd.date_range('2021-10-18 07:20:32.261811624', periods=5, tz='Australia/Adelaide', freq='40S') 对 DateTimeIndex 日期执行具有毫秒频率的向上取整运算。对于毫秒频率，我们使用了 'ms' −print("Performing ceil operation with milliseconds frequency...", datetimeindex.ceil(freq='ms')) 示例 以下是代码 −import pandas as pd # 周期为 5、频率为 S（即秒）的 DatetimeIndex # 时区为 Australia/Adelaide datetimeindex ... 阅读更多

假设我们有一个数字列表，称为 nums，我们还有一个值 k，我们必须找到列表中第 k 个（从 0 开始）最小的元素。我们必须在平均 O(n) 时间内解决此问题。因此，如果输入类似于 nums = [6, 4, 9, 3, 1] k = 2，则输出将为 4，因为排序后列表将类似于 [1, 3, 4, 6, 9]，第 k 个最小元素为 4。要解决此问题，我们将遵循以下步骤 −maxHeap := 一个新的空堆 for i in range 0 to k, do insert ... 阅读更多

要对具有秒频率的 DateTimeIndex 执行上舍入操作，请使用 DateTimeIndex.ceil() 方法。对于秒频率，请使用值为“S”的 freq 参数。首先，导入所需的库 − import pandas as pd 创建一个周期为 5 且频率为 S（即秒）的 DatetimeIndex − datetimeindex = pd.date_range('2021-10-18 07:20:32.261811624', periods=5, tz='Australia/Adelaide', freq='40S') 显示 DateTimeIndex − print("DateTimeIndex...", datetimeindex) 对 DateTimeIndex 日期执行上舍入操作，频率为秒。对于秒频率，我们使用了 'S' − print("Performing ceil operation with seconds frequency...", datetimeindex.ceil(freq='S')) 示例以下为代码 − import pandas as pd # 周期为 5 且频率为 S（即秒）的 DatetimeIndex # 时区为澳大利亚阿德莱德 ... 阅读更多