要获取此多级索引中的整数级数，请在 Pandas 中使用 MultiIndex.nlevels 属性。首先，导入所需的库 - import pandas as pd 多级索引是 Pandas 对象的多级或分层索引对象。创建数组 - arrays = [[1, 2, 3, 4, 5], ['John', 'Tim', 'Jacob', 'Chris', 'Keiron']] “names” 参数为每个索引级别设置名称。from_arrays() 用于创建多级索引 - multiIndex = pd.MultiIndex.from_arrays(arrays, names=('ranks', 'student')) 获取多级索引中的整数级数 - print("The number of levels in Multi-index...", multiIndex.nlevels) 示例以下为代码 - import pandas as pd # MultiIndex ... 阅读更多

要获取多级索引中的代码（每个标签的位置），请在 Pandas 中使用 MultiIndex.codes 属性。首先，导入所需的库 - import pandas as pd 多级索引是 Pandas 对象的多级或分层索引对象。创建数组 - arrays = [[1, 2, 3, 4, 5], ['John', 'Tim', 'Jacob', 'Chris', 'Keiron']] “names” 参数为每个索引级别设置名称：from_arrays() 用于创建多级索引 - multiIndex = pd.MultiIndex.from_arrays(arrays, names=('ranks', 'student')) 获取多级索引中每个标签的位置 - print("The location of each label in Multi-index...", multiIndex.codes) 示例以下为代码 - import pandas as pd # ... 阅读更多

要获取多级索引中的级别，请在 Pandas 中使用 MultiIndex.levels 属性。首先，导入所需的库 - import pandas as pd 多级索引是 Pandas 对象的多级或分层索引对象。创建数组 - arrays = [[1, 2, 3, 4, 5], ['John', 'Tim', 'Jacob', 'Chris', 'Keiron']] “names” 参数为每个索引级别设置名称。from_arrays() 用于创建多级索引 - multiIndex = pd.MultiIndex.from_arrays(arrays, names=('ranks', 'student')) 获取多级索引中的级别 - print("The levels in Multi-index...", multiIndex.levels) 示例以下为代码 - import pandas as pd # 多级索引是 Pandas 对象的多级或分层索引对象 ... 阅读更多

要获取多级索引中级别的名称，请在 Pandas 中使用 MultiIndex.names 属性。首先，导入所需的库 - import pandas as pd 多级索引是 Pandas 对象的多级或分层索引对象。创建数组 - arrays = [[1, 2, 3, 4, 5], ['John', 'Tim', 'Jacob', 'Chris', 'Keiron']] “names” 参数为每个索引级别设置名称。from_arrays() 用于创建多级索引 - multiIndex = pd.MultiIndex.from_arrays(arrays, names=('ranks', 'student')) 获取多级索引中级别的名称 - print("The names of levels in Multi-index...", multiIndex.names) 示例以下为代码 - import pandas as pd # 多级索引是 Pandas 对象的多级 ... 阅读更多

要创建多级索引，请使用 pandas.MultiIndex.from_arrays() 方法。要设置每个索引级别的名称，请使用 names 参数。首先，导入所需的库 - import pandas as pd 多级索引是 Pandas 对象的多级或分层索引对象。创建数组 - arrays = [[1, 2, 3, 4, 5], ['John', 'Tim', 'Jacob', 'Chris', 'Keiron']] “names” 参数为每个索引级别设置名称。from_arrays() 用于创建多级索引 - multiIndex = pd.MultiIndex.from_arrays(arrays, names=('ranks', 'student')) 显示多级索引 - print("The Multi-index...", multiIndex) 获取多级索引中级别的名称 - print("The names of levels in Multi-index...", multiIndex.names) 示例以下为 ... 阅读更多

要返回形式为 left, right 的元组的 ndarray，请在 Pandas 中使用 to_tuples() 方法。首先，导入所需的库 - import pandas as pd 创建 IntervalArray - index = pd.arrays.IntervalArray.from_breaks(range(5)) 显示间隔 - print("IntervalIndex...", index) 返回元组的 ndarray - print("The ndarray of Tuples...", index.to_tuples()) 示例以下为代码 - import pandas as pd # 创建 IntervalArray index = pd.arrays.IntervalArray.from_breaks(range(5)) # 显示间隔 print("IntervalIndex...", index) # 显示间隔长度 print("IntervalIndex length...", index.length) # 返回元组的 ndarray print("The ndarray of Tuples...", index.to_tuples()) 输出这将产生以下输出 - IntervalIndex... [(0, 1], (1, 2], (2, ... 阅读更多

要检查仅在公共端点处具有开放端点的区间是否重叠，请使用 overlaps() 方法。首先，导入所需的库 - import pandas as pd 两个区间如果共享一个公共点，包括闭合端点，则重叠。创建 IntervalArray - intervals = pd.arrays.IntervalArray.from_tuples([(10, 20), (20, 35)]) 显示 IntervalArray - print("IntervalArray...", intervals) 检查仅在公共端点处具有开放端点的区间是否重叠。我们已使用 "closed" 参数的 "right" 值在右侧设置 closed - print("Does interval that that only have an open endpoint overlap or not...", intervals.overlaps(pd.Interval(20, 25, closed='right'))) 示例以下为代码 - import pandas as ... 阅读更多

要检查共享闭合端点的区间是否重叠，请在 Pandas 中使用 IntervalArray.overlaps() 方法。首先，导入所需的库 - import pandas as pd 两个区间如果共享一个公共点，包括闭合端点，则重叠。创建 IntervalArrayintervals = pd.arrays.IntervalArray.from_tuples([(10, 20), (15, 35)]) 显示 IntervalArray - print("IntervalArray...", intervals) 检查共享闭合端点的区间是否重叠。我们已使用 "closed" 参数的 "left" 值在左侧设置 closed - print("Does interval that share closed endpoints overlap or not...", intervals.overlaps(pd.Interval(15, 28, closed='left'))) 示例以下为代码 - import pandas as pd # 两个区间如果共享一个 ... 阅读更多

要逐元素检查区间是否与 IntervalArray 中的值重叠，请在 Pandas 中使用 overlaps() 方法。首先，导入所需的库 - import pandas as pd 两个区间如果共享一个公共点，包括闭合端点，则重叠。仅在公共端点处具有开放端点的区间不重叠。创建 IntervalArray - intervals = pd.arrays.IntervalArray.from_tuples([(10, 20), (15, 35)]) 显示 IntervalArray - print("IntervalArray...", intervals) 检查区间是否与 IntervalArray 中的值逐元素重叠 - print("Does interval overlaps values in the IntervalArray...", intervals.overlaps(pd.Interval(12, 30))) 示例以下为代码 - import pandas as pd # 两个区间如果共享一个 ... 阅读更多

假设我们有两个列表，称为 walks 和 target。在开始时，我们在一个一维线上的位置 0。现在 |walks[i]| 表示已行走的步数。当 walk[i] 为正时，表示向右行走，为负时表示向左行走。当我们行走时，我们移动一个街区，即下一个或上一个整数位置。我们必须找到至少被行走了 target 次的街区数。因此，如果输入类似于 walks = [3, -7, 2] target = 2，则输出将为 5，如下图所示， ... 阅读更多