要检查 IntervalArray 中的区间是在左侧、右侧、两侧还是都不闭合，可以使用 array.closed 属性。首先，导入所需的库 - import pandas as pd 创建两个 Interval 对象。使用 "closed" 参数，其值为 "both" 来设置闭合区间。闭合区间（在数学中用方括号表示）包含其端点，即闭合区间 [0, 5] 的特征是 0 <...

要将 IntervalArray 中每个区间的右端点作为索引返回，可以使用 array.right 属性。首先，导入所需的库 - import pandas as pd 创建两个 Interval 对象 - interval1 = pd.Interval(10, 25) interval2 = pd.Interval(15, 70) 显示区间 - print("Interval1...", interval1) print("Interval2...", interval2) 从 Interval 对象构造一个新的 IntervalArray - array = pd.arrays.IntervalArray([interval1, interval2]) 获取右端点 - print("IntervalArray 中每个区间的右端点作为索引...", array.right) 示例以下是代码 - import pandas as pd # 创建两个 Interval 对象 interval1 = pd.Interval(10, 25) interval2 = pd.Interval(15, 70) # 显示区间 print("Interval1...", interval1) print("Interval2...", interval2) ... 阅读更多

要将 IntervalArray 中每个区间的左端点作为索引返回，可以使用 array.left 属性。首先，导入所需的库 - import pandas as pd 创建两个 Interval 对象 - nterval1 = pd.Interval(10, 25) interval2 = pd.Interval(15, 70) 显示区间 - print("Interval1...", interval1) print("Interval2...", interval2) 从 Interval 对象构造一个新的 IntervalArray - array = pd.arrays.IntervalArray([interval1, interval2]) 获取左端点 - print("IntervalArray 中每个区间的左端点作为索引...", array.left) 示例以下是代码 - import pandas as pd # 创建两个 Interval 对象 interval1 = pd.Interval(10, 25) interval2 = pd.Interval(15, 70) # 显示区间 print("Interval1...", interval1) print("Interval2...", interval2) ... 阅读更多

要为区间数据创建 Pandas 数组，可以使用 pandas.arrays.IntervalArray() 方法。首先，导入所需的库 - import pandas as pd 创建两个 Interval 对象 - interval1 = pd.Interval(10, 30) interval2 = pd.Interval(30, 70) 显示区间 - print("Interval1...", interval1) print("Interval2...", interval2) 从 Interval 对象构造一个新的 IntervalArray - array = pd.arrays.IntervalArray([interval1, interval2]) 示例以下是代码 - import pandas as pd # 创建两个 Interval 对象 interval1 = pd.Interval(10, 30) interval2 = pd.Interval(30, 70) # 显示区间 print("Interval1...", interval1) print("Interval2...", interval2) # 从 Interval 对象构造一个新的 IntervalArray array = pd.arrays.IntervalArray([interval1, interval2]) # 显示 IntervalArray print("我们的 IntervalArray...", ... 阅读更多

要获取区间的右边界，可以使用 interval.right 属性。首先，导入所需的库 - import pandas as pd 使用 Timestamps 作为边界来创建一个时间区间。使用 "closed" 参数，其值为 "right" 来设置闭合区间 - interval = pd.Interval(pd.Timestamp('2020-01-01 00:00:00'), pd.Timestamp('2021-01-01 00:00:00'), closed='left') 获取右边界 - print("区间的右边界...", interval.right) 示例以下是代码 - import pandas as pd # 使用 Timestamps 作为边界来创建一个时间区间 # 使用 "closed" 参数，其值为 "right" 来设置闭合区间 interval = pd.Interval(pd.Timestamp('2020-01-01 00:00:00'), pd.Timestamp('2021-01-01 00:00:00'), closed='left') ... 阅读更多

要检查两个共享开放端点的 Interval 对象是否重叠，可以使用 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，则重叠。只有开放端点相同的区间不重叠。创建两个 Interval 对象。Interval1 从两侧闭合。Interval2 从两侧开放 - interval1 = pd.Interval(10, 30, closed='both') interval2 = pd.Interval(30, 50, closed='neither') 显示区间 - print("Interval1...", interval1) print("Interval2...", interval2) 检查两个区间对象是否重叠 - print("两个区间对象是否重叠？", interval1.overlaps(interval2)) 示例以下是代码 - import pandas as pd ... 阅读更多

假设我们有一个非负整数 num，我们需要检查它是否是回文数。我们需要在不使用字符串的情况下解决这个问题。因此，如果输入像 num = 25352，则输出将为 True。要解决这个问题，我们将遵循以下步骤 - a := 0 c := num while num > 0, do r := num mod 10 num := floor of num / 10 a :=(10 * a) + r if a 与 c 相同，则返回 True 否则返回 False 示例让我们看看下面的实现来更好地理解 def solve(num): a = 0 ... 阅读更多

假设我们有一个数字列表 nums。我们需要找到索引对 i、j 的数量，其中 i < j，使得 nums[i] + nums[j] 等于 2^k，其中 0 >= k。因此，如果输入像 nums = [1, 2, 6, 3, 5]，则输出将为 3，因为存在三个和为这样的对：(6, 2)：和为 8，(5, 3)：和为 8，(1, 3) 和为 4。要解决这个问题，我们将遵循以下步骤 - res := 0 c := 包含现有每个元素频率的映射对于 c 中的每个 k，do d[k] := d[k] - 2 if ... 阅读更多

假设我们有一个数字字符串 s。我们需要检查是否存在某种排列，我们可以有一对相同的字符，而字符串的其余部分形成任意数量的相同字符的三元组。因此，如果输入像 s = "21133123"，则输出将为 True，因为有两个 2 可以形成 "22" 作为对，以及 "111"、"333" 作为两个三元组。要解决这个问题，我们将遵循以下步骤 - d := 包含 s 中每个元素频率的列表对于 d 中的每个 k，do d[k] := d[k] - 2 if ... 阅读更多

假设我们有字母数字字符串 s。它可以包含大写或小写字母。我们需要检查 s 是否为回文，只考虑小写字母字符。因此，如果输入像 s = "rLacHEec0a2r8"，则输出将为 True，因为该字符串包含小写字母 "racecar"，它是一个回文。要解决这个问题，我们将遵循以下步骤 - x := 空字符串对于 s 中的每个字符 i，do if i 为小写，则 x := x 连接 i 返回 x 为回文时为真，否则为假 示例让我们看看下面的实现来更好地理解 def solve(s):   ... 阅读更多