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 MultiIndex 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” 参数设置每个索引级别的名称。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 # MultiIndex 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 MultiIndex 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” 参数设置每个索引级别的名称。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 # MultiIndex 是 ... 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 MultiIndex 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” 参数设置每个索引级别的名称。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

要返回形如 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)) 显示区间 - 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)) # 显示区间 print("IntervalIndex...", index) # 显示区间长度 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

要检查仅具有公共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，则它们重叠。创建 IntervalArray - intervals = pd.arrays.IntervalArray.from_tuples([(10, 20), (20, 35)]) 显示 IntervalArray - print("IntervalArray...", intervals) 检查仅具有公共开放端点的区间是否重叠。我们已使用 "closed" 参数的 "right" 值在右侧设置了闭合 - 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，则它们重叠。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" 值在左侧设置了闭合 - 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

要检查区间是否与 IntervalArray 中的值逐元素重叠，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，则它们重叠。仅具有公共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。一开始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步行 target 次的街区数量。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

假设我们有两个二进制矩阵 mat1 和 mat2。这里 1 表示陆地，0 表示水，如果有一组 1（陆地）被水包围，则称为岛屿。我们必须找到 mat1 和 mat2 中在完全相同的坐标处存在的岛屿数量。因此，如果输入类似于 mat1 =101100100 而 mat2 =101100101，则输出将为 2，因为重叠的岛屿为 101100101，因此有两个重叠的岛屿。要解决此问题，我们将遵循以下步骤 - r := mat1 的行数 c := mat1 的列数 last_row := r - 1 last_col := c - ... 阅读更多

假设我们有一个名为 nums 的数字列表，它们按升序排序，我们还有一个数字 target，我们必须找到应该插入 target 以保持 nums 排序的索引。如果 target 已经存在于 nums 中，则返回可以插入 target 的最大索引。我们必须在不使用库函数的情况下解决此问题，并在 O(log n) 时间内解决。因此，如果输入类似于 nums = [1, 5, 6, 6, 8, 9] target = 6，则输出将为 4，因为 6 已经存在，因此要插入它，则... 阅读更多