假设我们有一个名为 counts 的数字列表，其中 counts[i] 表示类型 i 的项目数量。我们还有另一个值 k。我们必须找到可以找到的最大数量的 k 大小组，这样每个组都必须包含不同类型的项目。因此，如果输入类似于 counts = [2, 3, 5, 3] k = 2，则输出将为 6，因为假设四种类型的项目分别由 a、b、c、d 表示。我们可以找到以下 k = 2 的组，其中所有元素都… 阅读更多

要对具有微秒频率的 DateTimeIndex 执行向下取整运算，请使用 DateTimeIndex.floor() 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 具有 7 个周期和频率为 S（即秒）的 DateTimeIndex。时区为澳大利亚/阿德莱德 −datetimeindex = pd.date_range('2021-10-18 07:20:32.261811624', periods=5, tz='Australia/Adelaide', freq='40S') 对 DateTimeIndex 日期进行具有微秒频率的向下取整运算。对于微秒频率，我们使用了 'us' −print("正在执行具有微秒频率的向下取整运算...", datetimeindex.floor(freq='us')) 示例 以下是代码 −import pandas as pd # 具有 7 个周期和频率为 S（即秒）的 DateTimeIndex # 时区为澳大利亚/阿德莱德 datetimeindex = pd.date_range('2021-10-18 ... 阅读更多

要对具有毫秒频率的 DateTimeIndex 执行向下取整运算，请使用 DateTimeIndex.floor() 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 具有 7 个周期和频率为 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 日期进行具有毫秒频率的向下取整运算。对于毫秒频率，我们使用了 'ms' −print("正在执行具有毫秒频率的向下取整运算...", datetimeindex.floor(freq='ms')) 示例 以下是代码 −import pandas as pd # 具有 7 个周期和频率为 S（即秒）的 DateTimeIndex # 时区为澳大利亚/阿德莱德 datetimeindex = pd.date_range('2021-10-18 ... 阅读更多

要对具有秒频率的 DateTimeIndex 执行向下取整运算，请使用 DateTimeIndex.floor() 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 创建一个具有 7 个周期和频率为 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 日期进行具有秒频率的向下取整运算。对于秒频率，我们使用了 'S' −print("正在执行具有秒频率的向下取整运算...", datetimeindex.floor(freq='S')) 示例 以下是代码 −import pandas as pd # 具有 7 个周期和频率为 S（即秒）的 DateTimeIndex # 时区为澳大利亚/阿德莱德 datetimeindex ... 阅读更多

要对具有分钟频率的 DateTimeIndex 执行向下取整运算，请使用 DateTimeIndex.floor() 方法。对于分钟频率，请使用值为“T”的 freq 参数。首先，导入所需的库 −import pandas as pd 创建一个具有 7 个周期和频率为 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 日期进行具有分钟频率的向下取整运算。对于分钟频率，我们使用了 'T' −print("正在执行具有分钟频率的向下取整运算...", datetimeindex.floor(freq='T')) 示例 以下是代码 −import pandas as pd # 具有 7 个周期和频率为 s（即秒）的 DateTimeIndex # 时区为澳大利亚/阿德莱德 datetimeindex ... 阅读更多

要对具有小时频率的 DateTimeIndex 执行向下取整运算，请使用 DateTimeIndex.floor() 方法。对于小时频率，请使用值为“H”的 freq 参数。首先，导入所需的库 −import pandas as pd 创建一个具有 5 个周期和频率为 min（即分钟）的 DateTimeIndex −datetimeindex = pd.date_range('2021-09-29 07:20:32.261811624', periods=5, tz='Australia/Adelaide', freq='20min') 显示 DateTimeInde −print("DateTimeIndex...", datetimeindex) 对 DateTimeIndex 日期进行具有小时频率的向下取整运算，对于小时频率，我们使用了 'H' −print("正在执行具有小时频率的向下取整运算...", datetimeindex.floor(freq='H')) 示例 以下是代码 −import pandas as pd # 具有 5 个周期和频率为 min（即分钟）的 DateTimeIndex # 时区为澳大利亚/阿德莱德 datetimeindex = ... 阅读更多

要对具有微秒频率的 DateTimeIndex 进行四舍五入，请使用 DateTimeIndex.round() 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 创建一个具有 5 个周期和频率为 s（即秒）的 DateTimeIndex −datetimeindex = pd.date_range('2021-09-29 07:20:32.261811624', periods=5, tz='Australia/Adelaide', freq='28s') 对 DateTimeIndex 日期进行具有微秒频率的四舍五入运算。对于微秒频率，我们使用了 'us' −print("正在执行具有微秒频率的四舍五入运算...", datetimeindex.round(freq='us')) 示例 以下是代码 −import pandas as pd # 具有 5 个周期和频率为 s（即秒）的 DateTimeIndex # 时区为澳大利亚/阿德莱德 datetimeindex = pd.date_range('2021-09-29 07:20:32.261811624', periods=5, tz='Australia/Adelaide', freq='28s') ... 阅读更多

要对 DateTimeIndex 进行四舍五入，频率为单个单位的倍数，请使用 DateTimeIndex.round() 方法。设置 freq 参数以指定频率。首先，导入所需的库 −import pandas as pd 具有 5 个周期和频率为 H（即小时）的 DateTimeIndex −datetimeindex = pd.date_range('2021-09-29 07:20:32.261811624', periods=5, tz='Australia/Adelaide', freq='H') 显示 DateTimeIndex −print("DateTimeIndex...", datetimeindex) 对 DateTimeIndex 进行四舍五入，频率为 10 分钟（即单个单位的倍数）。对于分钟频率，我们使用了 'T −print("正在执行具有单个单位倍数频率的四舍五入运算...", datetimeindex.round(freq='10T')) 示例 以下是代码 −import pandas as pd # 具有 5 个周期和频率为 H（即小时）的 DateTimeIndex ... 阅读更多

要对具有毫秒频率的 DateTimeIndex 进行四舍五入，请使用 DateTimeIndex.round() 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 且频率为 s（即秒）的 DatetimeIndex − datetimeindex = pd.date_range('2021-09-29 07:20:32.261811624', periods=5, tz='Australia/Adelaide', freq='28s') 对具有毫秒频率的 DateTimeIndex 日期进行四舍五入操作。对于毫秒频率，我们使用了 'ms' − print("Performing round operation with milliseconds frequency...", datetimeindex.round(freq='ms')) 示例以下是代码 − 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 datetimeindex = pd.date_range('2021-09-29 07:20:32.261811624', periods=5, tz='Australia/Adelaide', freq='28s') ... 阅读更多

要对具有秒频率的 DateTimeIndex 进行四舍五入，请使用 DateTimeIndex.round() 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('2021-09-29 07:20:32.261811624', periods=5, tz='Australia/Adelaide', freq='28s') 对具有秒频率的 DateTimeIndex 日期进行四舍五入操作。对于秒频率，我们使用了 'S' − print("Performing round operation with seconds frequency...", datetimeindex.round(freq='S')) 示例以下是代码 − 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 datetimeindex = pd.date_range('2021-09-29 07:20:32.261811624', periods=5, tz='Australia/Adelaide', freq='28s') ... 阅读更多