要重新排序类别，请在 Pandas 中使用 CategoricalIndex reorder_categories() 方法。首先，导入所需的库 −import pandas as pd CategoricalIndex 只能采用有限的，通常是固定的，可能值的数量。使用“categories”参数设置分类的类别。使用“ordered”参数将分类视为有序的 −catIndex = pd.CategoricalIndex(["p", "q", "r", "s", "p", "q", "r", "s"], ordered=True, categories=["p", "q", "r", "s"]) 显示 CategoricalIndex −print("CategoricalIndex...", catIndex) 获取类别 −print("显示CategoricalIndex中的类别...", catIndex.categories) 使用 reorder_categories() 重新排序类别。将类别按新顺序设置为参数 −print("重新排序类别后的CategoricalIndex...", catIndex.reorder_categories(["r", "s", "q", "p"])) 示例以下是… 阅读更多

要使用 Lambda 重命名类别，请在 Pandas 中使用 CategoricalIndex rename_categories() 方法。首先，导入所需的库 −import pandas as pd CategoricalIndex 只能采用有限的，通常是固定的，可能值的数量。使用“categories”参数设置分类的类别。使用“ordered”参数将分类视为有序的 −catIndex = pd.CategoricalIndex(["P", "Q", "R", "S", "P", "Q", "R", "S"], ordered=True, categories=["P", "Q", "R", "S"]) 显示 CategoricalIndex −print("CategoricalIndex...", catIndex) 使用 rename_categories() 重命名类别。设置将使用 lambda 并为所有类别设置小写的新类别 −print("重命名类别后的CategoricalIndex...", catIndex.rename_categories(lambda a: a.lower())) 示例以下是… 阅读更多

要使用类似字典的新类别重命名类别，请在 Pandas 中使用 CategoricalIndex rename_categories() 方法。首先，导入所需的库 −import pandas as pd CategoricalIndex 只能采用有限的，通常是固定的，可能值的数量。使用“ordered”参数将分类视为有序的 −catIndex = pd.CategoricalIndex(["p", "q", "r", "s", "p", "q", "r", "s"], ordered=True, categories=["p", "q", "r", "s"]) 显示 CategoricalIndex −print("CategoricalIndex...", catIndex) 重命名类别。设置将替换旧类别的新类似字典的类别 print("重命名类别后的CategoricalIndex...", catIndex.rename_categories({'p': 5, 'q': 10, 'r': 15, 's': 20})) 示例以下是代码 −import pandas as pd # CategoricalIndex 只能… 阅读更多

要重命名类别，请在 Pandas 中使用 CategoricalIndex rename_categories() 方法。首先，导入所需的库 −import pandas as pd CategoricalIndex 只能采用有限的，通常是固定的，可能值的数量。使用“categories”参数设置分类的类别。使用“ordered”参数将分类视为有序的 −catIndex = pd.CategoricalIndex(["p", "q", "r", "s", "p", "q", "r", "s"], ordered=True, categories=["p", "q", "r", "s"]) 重命名类别。设置将替换旧类别的新类别 −print("重命名类别后的CategoricalIndex...", catIndex.rename_categories([5, 10, 15, 20])) 示例以下是代码 −import pandas as pd # CategoricalIndex 只能… 阅读更多

要检查类别是否具有有序关系，请使用 CategoricalIndex 的 ordered 属性。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的 −catIndex = pd.CategoricalIndex(["p", "q", "r", "s", "p", "q", "r", "s"], ordered=True, categories=["p", "q", "r", "s"]) 显示 Categorical Index −print("Categorical Index...", catIndex) 获取类别 −print("显示CategoricalIndex中的类别...", catIndex.categories) 检查类别的有序关系 −print("类别是否具有有序关系...", catIndex.ordered) 示例以下是代码 −import pandas as pd # CategoricalIndex 只能采用有限的，通常… 阅读更多

要获取此分类的类别，请在 Pandas 中使用 CategoricalIndex 的 categories 属性。首先，导入所需的库 −import pandas as pd CategoricalIndex 只能采用有限的，通常是固定的，可能值的数量（类别）。使用“categories”参数设置分类的类别。使用“ordered”参数将分类视为有序的 −catIndex = pd.CategoricalIndex(["p", "q", "r", "s", "p", "q", "r", "s"], ordered=True, categories=["p", "q", "r", "s"]) 显示 Categorical Index −print("Categorical Index...", catIndex) 获取类别 −print("显示CategoricalIndex中的类别...", catIndex.categories) 示例以下是代码 −import pandas as pd # CategoricalIndex 只能… 阅读更多

要获取此分类的类别代码，请在 Pandas 中使用 CategoricalIndex 的 codes 属性。首先，导入所需的库 −import pandas as pd CategoricalIndex 只能采用有限的，通常是固定的，可能值的数量（类别）。使用“categories”参数设置分类的类别。使用“ordered”参数将分类视为有序的。代码是整数数组，它们是 categories 数组中实际值的位值 −catIndex = pd.CategoricalIndex(["p", "q", "r", "s", "p", "q", "r", "s"], ordered=True, categories=["p", "q", "r", "s"]) 显示 Categorical Index −print("Categorical Index...", catIndex) 获取… 阅读更多

假设我们得到一个包含整数值的矩阵。我们必须找出矩阵中的子矩阵，其中矩阵的元素之和等于给定的目标和值。我们返回子矩阵的数量。因此，如果输入类似于 0010010001011101 并且目标 = 5，则输出将为 3。元素之和等于 6 的子矩阵的数量为 2。为了解决这个问题，我们将遵循以下步骤 −n := mat 的大小 m := (如果 n 等于 0，则为 0，否则为 mat[0] 的大小) 如果 m > n，则 −定义一个… 阅读更多

假设我们得到一个矩阵，其中只包含两个值：1和0。我们必须找出给定矩阵中包含全为1的子矩阵的数量。我们将结果值作为输出打印。因此，如果输入类似于 0010010001011101，则输出将为12。为了解决这个问题，我们将遵循以下步骤：n := 矩阵大小m := matrix[0] 的大小定义一个大小为 n+1 x m+1 的数组 add。for 初始化 i := 0，当 i < n 时，更新（i 增加 1），执行：−for 初始化 j := 0，当 j < m 时，更新（j 增加 1），执行… 阅读更多

假设我们有一列二维笛卡尔坐标点 (x, y)。我们可以连接 (x0, y0) 和 (x1, y1)，其成本为 |x0 - x1| + |y0 - y1|。如果允许我们连接任意数量的点，我们必须找到使每个点都通过路径连接的最小成本。因此，如果输入类似于 points = [[0, 0], [0, 2], [0, -2], [2, 0], [-2, 0], [2, 3], [2, -3]]，则输出将为 14，因为从 (0, 0) 到 (0, 2), (0, -2), (2, 0), (-2, 0) 的成本分别为 2,… 阅读更多