假设我们有一个数字 n，考虑房间里有 n 个开关，房间里有 n 个人，他们按如下方式翻转开关：第 1 个人来翻转所有开关。第 2 个人来翻转 2 的倍数的开关：2、4、6……第 i 个人来翻转 i 的倍数的开关，以此类推。我们必须找到最终处于开启位置的开关数量。因此，如果输入是 n = 5，则输出为 2，因为最初灯泡的状态为 [0, 0, 0, 0, 0]。之后…… 阅读更多

要创建 TimeDeltaIndex 对象，请使用 pandas.TimedeltaIndex() 方法。首先，导入所需的库 − import pandas as pd 创建 TimeDeltaIndex 对象。我们也使用 'data' 参数设置了类似时间增量的数据 − tdIndex = pd.TimedeltaIndex(data =['10 day 5h 2 min 3us 10ns', '+22:39:19.999999', '2 day 4h 03:08:02.000045', '+21:15:45.999999']) 显示 TimedeltaIndex − print("TimedeltaIndex...", tdIndex) 返回 TimeDeltas 组件的数据框 − print("The Dataframe of the components of TimeDeltas...", tdIndex.components) 示例如下代码 − import pandas as pd # 创建 TimeDeltaIndex 对象 # 我们也使用 'data' 参数设置了类似时间增量的数据 tdIndex = pd.TimedeltaIndex(data =['10 day 5h 2 min ... 阅读更多

假设我们有两个数字 n 和 k。我们必须找到大小为 k 且距离为 n 的字典序最小的长度为 k 的小写字符串。距离是字母在字母表中的数字之和。例如，'a' 的字母编号为 1，'b' 的字母编号为 2，'y' 的字母编号为 25，'z' 的字母编号为 26，依此类推。因此，如果输入类似于 n = 15 k = 3，则输出将为“aam”，因为“aam”是长度为 3 且距离为 1 + 1 + 13 = 15 的字典序最小的字符串。为了解决这个问题，我们将遵循以下步骤：dist：= an ... 阅读更多

要从 DateTimeIndex 创建 DataFrame，请使用 datetimeindex.to_frame()。我们设置 name 参数来覆盖结果列的名称。首先，导入所需的库 − import pandas as pd 创建周期为 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) 使用 'False' 参数，返回的 DataFrame 中未设置原始索引。要覆盖结果列的名称，我们使用了 'name' 参数 − print("DateTimeIndex to DataFrame...", datetimeindex.to_frame(index=False, name = 'DateTimeData')) 示例如下代码 − import pandas as pd # 周期为 5 的 DatetimeIndex ... 阅读更多

要从 DateTimeIndex 创建 DataFrame 并忽略索引，请使用 DateTimeIndex.to_frame() 方法。将参数 index 设置为 False 以忽略索引。首先，导入所需的库 − import pandas as pd 创建周期为 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) 从 DateTimeIndex 创建 DataFrame。使用 'False' 参数，返回的 DataFrame 中未设置原始索引 − print("DateTimeIndex to DataFrame...", datetimeindex.to_frame(index=False)) 示例如下代码 − import pandas as pd # 周期为 5 且频率为 S（即秒）的 DatetimeIndex # 时区为 Australia/Adelaide datetimeindex = pd.date_range('2021-10-18 ... 阅读更多

要将 DateTimeIndex 转换为 Series 并排除时区，请使用 datetimeindex.tz_convert(None).to_series()。tz.convert(None) 用于排除时区。首先，导入所需的库 − import pandas as pd 创建周期为 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) 将 DateTimeIndex 转换为 Series。使用 "tz_convert()" 并将其设置为 "None" 以排除时区 − print("DateTimeIndex to series excluding the TimeZone...", datetimeindex.tz_convert(None).to_series()) 示例如下代码 − import pandas as pd # 周期为 5 且频率为 S（即秒）的 DatetimeIndex # 时区为 Australia/Adelaide datetimeindex = pd.date_range('2021-10-18 07:20:32.261811624', periods=5, ... 阅读更多

要将 DateTimeIndex 转换为 Series，请使用 DateTimeIndex.to_series() 方法。首先，导入所需的库 − import pandas as pd 创建周期为 5 且频率为 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') 将 DateTimeIndex 转换为 Series − print("DateTimeIndex to series...", datetimeindex.to_series()) 示例如下代码 − import pandas as pd # 周期为 5 且频率为 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) # 显示 DateTimeIndex 频率 print("DateTimeIndex frequency...", datetimeindex.freq) # 将 DateTimeIndex 转换为 Series print("DateTimeIndex to ... 阅读更多

假设我们有一个边列表，其中每个项目都包含 (u, v)，表示 u 是 v 的父节点。我们必须找到树中最长路径的长度。路径长度为 1 + 该路径中的节点数。因此，如果输入如下所示，则输出为 5，因为路径为 [1, 4, 5, 7]，共有 4 个节点，因此路径长度为 1 + 4 = 5。为了解决这个问题，我们将遵循以下步骤：g：= 从给定边列表生成的图的邻接列表 d：= 一个新的映射 定义一个 ... 阅读更多

要将 DateTimeIndex 返回为 datetime.datetime 对象的 object ndarray，请使用 datetimeindex.to_pydatetime() 方法。首先，导入所需的库 − import pandas as pd 创建周期为 5 且频率为 Y（即年）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 object ndarray − print("Return DatetimeIndex as object ndarray of datetime.datetime objects...", datetimeindex.to_pydatetime()) 示例如下代码 − import pandas as pd # 周期为 5 且频率为 Y（即年）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

要计算指定频率下索引值与转换为 PeriodArray 的索引之间的 TimedeltaArray 差值，可以使用 `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）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 Period 频率 − `print("Convert DateTimeIndex to PeriodDelta...", datetimeindex.to_perioddelta(freq='M'))` 示例如下代码 − `import pandas as pd` # 周期为 7 的 DatetimeIndex ... 阅读更多