要返回由日期格式指定的格式化字符串的索引，请在 Pandas 中使用 DateTimeIndex.strftime() 方法。首先，导入所需的库 - import pandas as pd 创建一个周期为 7 且频率为 D（即天）的 DatetimeIndex - datetimeindex = pd.date_range('2021-10-30 02:30:50', periods=7, tz='Australia/Adelaide', freq='2D') 显示 DateTimeIndex - print("DateTimeIndex...", datetimeindex) 格式化 - print("Format with different directives...", datetimeindex.strftime('%b. %d, %Y was a %A')) 示例 以下代码 - import pandas as pd # 周期为 7 且频率为 D（即天）的 DatetimeIndex # 时区为澳大利亚/阿德莱德 datetimeindex = pd.date_range('2021-10-30 02:30:50', periods=7, tz='Australia/Adelaide', freq='2D') # 显示 DateTimeIndex print("DateTimeIndex...", datetimeindex) # 显示 DateTimeIndex 频率 ... 阅读更多

要将时间转换为 DateTimeIndex 中的午夜，请在 Pandas 中使用 DateTimeIndex.normalize()。首先，导入所需的库 - import pandas as pd 创建一个周期为 7 且频率为 H（即小时）的 DatetimeIndex - datetimeindex = pd.date_range('2021-10-30 02:30:50', periods=7, tz='Australia/Adelaide', freq='10H') 显示 DateTimeIndex - print("DateTimeIndex...", datetimeindex) 日期时间的时分秒组件将转换为午夜，即 00:00:00 - print("Normalize (converted the time component to midnight)...", datetimeindex.normalize()) 示例 以下代码 - import pandas as pd # 周期为 7 且频率为 H（即小时）的 DatetimeIndex # 时区为澳大利亚/阿德莱德 datetimeindex = pd.date_range('2021-10-30 02:30:50', periods=7, tz='Australia/Adelaide', freq='10H') # 显示 DateTimeIndex print("DateTimeIndex...", datetimeindex) ... 阅读更多

要返回 DateTimeIndex 中特定时间段内值的索引位置，请使用 DateTimeIndex.indexer_between_time() 方法。将 include_start 参数设置为 True 以包含开始时间。首先，导入所需的库 - import pandas as pd 创建一个周期为 7 且频率为 T（即分钟）的 DatetimeIndex - datetimeindex = pd.date_range('2021-10-30 02:30:50', periods=7, tz='Australia/Adelaide', freq='20T') 显示 DateTimeIndex - print("DateTimeIndex...", datetimeindex) 显示特定时间段内值的索引位置。“start_time” 设置为 '02:30:50'，“end_time” 设置为 '03:20:50'。将 include_start 参数设置为 True - print("Index locations of values between particular time of day...", datetimeindex.indexer_between_time('03:10:50', '03:50:50', include_start = True)) 示例 以下代码 - import pandas ... 阅读更多

假设我们有一个名为 nums 的数字列表。我们必须找到每个子列表 x 在 nums 中的最小值 x 的总和。如果答案过大，则将结果模 10^9 + 7。因此，如果输入类似于 nums = [5, 10, 20, 10, 0]，则输出将为 90，因为子列表为 [[5], [10], [20], [10], [0], [5,10], [10,20], [20,10], [10,0], [5,10,20], [10,20,10], [20,10,0], [5,10,20,10], [10,20,10,0], [5,10,20,10,0]]，并且它们的最小值为 [5, 10, 20, 10, 0, 5, 10, 10, 0, 5, 10, 0, 5, 0, 0]，因此总和为 90。为了解决这个问题，我们将遵循以下步骤 - ans := 0 s := 新列表 temp_sum := 0 对于 nums 中的每个索引和值，执行以下操作，当 s 和值

要返回 DateTimeIndex 中特定时间段内值的索引位置，请使用 DateTimeIndex.indexer_between_time() 方法。首先，导入所需的库 - import pandas as pd 创建一个周期为 5 且频率为 T（即分钟）的 DatetimeIndex。时区为澳大利亚/阿德莱德 - datetimeindex = pd.date_range('2021-10-30 02:30:50', periods=5, tz='Australia/Adelaide', freq='20T') 显示 DateTimeIndex - print("DateTimeIndex...", datetimeindex) 显示特定时间段内值的索引位置。“start_time” 设置为 '02:30:50'，“end_time” 设置为 '03:20:50 - print("Index locations of values between particular time of day...", datetimeindex.indexer_between_time('02:30:50', '03:20:50')) 示例 以下代码 - import pandas as pd # 周期为 5 且频率为 T（即分钟）的 DatetimeIndex # ... 阅读更多

要返回 DateTimeIndex 中特定时间点的值的索引位置，请使用 DateTimeIndex.indexer_at_time() 方法。首先，导入所需的库 - import pandas as pd 创建周期为 5 且频率为 T（即分钟）的 DatetimeIndex - datetimeindex = pd.date_range('2021-10-30 02:30:50', periods=5, tz='Australia/Adelaide', freq='20T') 显示 DateTimeIndex - print("DateTimeIndex...", datetimeindex) 显示特定时间点的值的索引位置，此处为 03:10:50 - print("Index locations of values at particular time of day...", datetimeindex.indexer_at_time('2021-10-30 03:10:50')) 示例 以下代码 - import pandas as pd # 周期为 5 且频率为 T（即分钟）的 DatetimeIndex # 时区为澳大利亚/阿德莱德 datetimeindex = pd.date_range('2021-10-30 02:30:50', periods=5, tz='Australia/Adelaide', ... 阅读更多

假设我们有一个名为 nums 的元素列表，我们必须检查每个子列表中是否至少有一个元素在该子列表中只出现一次。我们必须在线性时间内解决此问题。因此，如果输入类似于 nums = [5, 10, 20, 10, 0]，则输出将为 True，因为 nums 中的每个子列表至少有一个元素只出现了一次。[[5], [10], [20], [10], [0], [5, 10], [10, 20], [20, 10], [10, 0], [5, 10, 20], [10, 20, 10], [20, 10, 0], [5, 10, 20, 10], ... 阅读更多

要检测给定 DatetimeIndex 对象的频率，请使用 DateTimeIndex.inferred_freq 属性。首先，导入所需的库 - import pandas as pd 创建一个周期为 5 且频率为 Y（即年）的 DatetimeIndex。时区为澳大利亚/阿德莱德 - datetimeindex = pd.date_range('2021-10-30 02:30:50', periods=5, tz='Australia/Adelaide', freq='3Y') 显示 DateTimeIndex - print("DateTimeIndex...", datetimeindex) 显示 DateTimeIndex 频率 - print("DateTimeIndex frequency...", datetimeindex.freq) 示例 以下代码 - import pandas as pd # 周期为 5 且频率为 Y（即年）的 DatetimeIndex # 时区为澳大利亚/阿德莱德 datetimeindex = pd.date_range('2021-10-30 02:30:50', periods=5, tz='Australia/Adelaide', freq='3Y') # 显示 DateTimeIndex print("DateTimeIndex...", datetimeindex) # 显示 DateTimeIndex 频率 print("DateTimeIndex frequency...", datetimeindex.freq) ... 阅读更多

要检查 DateTimeIndex 中的日期是否属于闰年，请使用 DateTimeIndex.is_leap_year 属性首先，导入所需的库 - import pandas as pd 创建一个周期为 6 且频率为 Y（即年）的 DatetimeIndex - datetimeindex = pd.date_range('2021-12-30 02:30:50', periods=6, tz='Australia/Adelaide', freq='3Y') 显示 DateTimeIndex - print("DateTimeIndex...", datetimeindex) 检查 DateTimeIndex 中的日期是否为闰年 - print("Check whether the date in DateTimeIndex belongs to a leap year or not...", datetimeindex.is_leap_year) 示例 以下代码 - import pandas as pd # 周期为 6 且频率为 Y（即年）的 DatetimeIndex # 时区为澳大利亚/阿德莱德 datetimeindex = pd.date_range('2021-12-30 02:30:50', ... 阅读更多

假设我们有一个二进制矩阵，其中 0 表示空单元格，1 表示墙壁。如果我们从左上角 (0, 0) 开始，我们需要找到到达右下角 (R-1, C-1) 所需的最少单元格数。这里 R 是行数，C 是列数。如果我们找不到任何答案，则返回 -1。因此，如果输入类似于 00010001100001111000，则输出将为 8，因为我们可以选择如下路径：−00010001100001111000为了解决这个问题，我们将遵循以下步骤：−R := 行数C := 列数q ... 阅读更多