Python

DateTimeIndexの特定の時刻における値のインデックスの場所を返すには、 DateTimeIndex.indexer_at_time（）を使用します。 メソッド。 まず、必要なライブラリをインポートします- import pandas as pd 期間5と頻度をTi、つまり分としてDatetimeIndexを作成します- datetimeindex = pd.date_range('2021-10-30 02:30:50', periods=5, tz='Australia/Adelaide', freq='20T') DateT

DateTimeIndexの特定の時刻の間の値のインデックス位置を返すには、 DateTimeIndex.indexer_between_time（）を使用します。 メソッド。 まず、必要なライブラリをインポートします- import pandas as pd 期間5、頻度をT、つまり分としてDatetimeIndexを作成します。タイムゾーンはオーストラリア/アデレード- datetimeindex = pd.date_range('2021-10-30 02:30:50', periods=5, tz='Australia/Adelaide', freq

numsという番号のリストがあるとします。すべてのサブリストxの最小xの合計をnumsで見つける必要があります。答えが大きすぎる場合は、結果を10 ^ 9+7で変更します。 したがって、入力がnums =[5、10、20、10、0]の場合、サブリストは[[5]、[10]、[20]、[10]、[ 0]、[5,10]、[10,20]、[20,10]、[10,0]、[5,10,20]、[10,20,10]、[20,10,0] 、[5,10,20,10]、[10,20,10,0]、[5,10,20,10,0]]であり、それらの最小値は[5、10、20、10、0、 5、10、10、0、5、10、0、5

DateTimeIndexの特定の時刻の間の値のインデックス位置を返すには、 DateTimeIndex.indexer_between_time（）を使用します。 方法。 include_startを設定します Trueへのパラメータ 開始時刻を含めるため。 まず、必要なライブラリをインポートします- import pandas as pd 期間7と頻度をTi、つまり分としてDatetimeIndexを作成します- datetimeindex = pd.date_range('2021-10-30 02:30:50', periods=7, tz='Austr

DateTimeIndexで時刻を深夜に変換するには、 DateTimeIndex.normalize（）を使用します パンダで。 まず、必要なライブラリをインポートします- import pandas as pd 期間7と頻度をHi、つまり時間としてDatetimeIndexを作成します- datetimeindex = pd.date_range('2021-10-30 02:30:50', periods=7, tz='Australia/Adelaide', freq='10H') DateTimeIndexを表示- print(

日付形式で指定された形式化された文字列のインデックスを返すには、 DateTimeIndex.strftime（）を使用します パンダのメソッド。 まず、必要なライブラリをインポートします- import pandas as pd 期間7、頻度をD、つまり日数としてDatetimeIndexを作成します- datetimeindex = pd.date_range('2021-10-30 02:30:50', periods=7, tz='Australia/Adelaide', freq='2D') DateTimeIndexを表示-

numsという番号のリストがあるとします。 nums内のすべてのピーク要素のインデックスを昇順で並べ替える必要があります。これら3つの条件がすべて満たされた場合のピーク要素のインデックスi：1。nums [i]とは異なる右側の次の数値が存在しないか、nums[i]よりも小さい必要があります。2。上の前の数値nums [i]とは異なる左側が存在しないか、nums[i]よりも小さい必要があります。3。左側または右側にnums[i]とは異なる数値が少なくとも1つあります。 したがって、入力がnums =[5、8、8、8、6、11、11]のような場合、8のプラトーは次のように見なされるため、出力は[

2つの数値kとターゲットがあるとします。ここで、AmalとBimalがゲームをプレイしていると考えてください。各ラウンドで、アマルは1からkまでの数字を選び、最初は0から始まる合計スコアに追加します。合計を超えて目標を達成した人が勝ちます。アマルは常に最初にプレーします。両方が最適にプレーした場合、彼が勝利を強制できるかどうかを確認する必要があります。 したがって、入力がk =5 target =10の場合、Amalが最初に4を選択するかのように、出力はTrueになります。次に、Bimalが1、2、...、または5を選択するかどうかにかかわらず、Amalは選択することで常に10に到達できます

コストというリストがあるとします。 cost [i]に[c1、c2]がある場合、人iの場合、都市0に到達するのにc1の金額がかかり、都市1に到達するのにc2の金額がかかります。必要な最小コストを見つける必要があります。 したがって、入力がcosts =[[2、6]、[10、3]、[4、9]、[5、8]]のようである場合、人0と2は次のようになるため、出力は17になります。都市0と人1および3から都市1まで、したがって都市0の場合のコストは2 + 4 =6であり、都市1の場合のコストは8 + 3 =11であり、合計は17です。 これを解決するには、次の手順に従います- s：=0 a：

DateTimeIndexのタイムスタンプを最も近い頻度にスナップするには、 DateTimeIndex.snap（）を使用します 方法。 freqを使用して頻度を設定します パラメータ。 まず、必要なライブラリをインポートします- import pandas as pd 期間6、頻度をD、つまり日-としてDatetimeIndexを作成します。 datetimeindex = pd.date_range('2021-10-20 02:30:50', periods=6, tz='Australia/Adelaide', freq='D')

果物と呼ばれるリストと、別の2つの値kとcapがあるとします。各fruits[i]に3つの値[c、s、t]がある場合、これは、fruit iのコストがそれぞれcであり、それぞれのサイズがsであり、合計tがあることを示します。 kは、容量上限のフルーツバスケットの数を表します。フルーツバスケットに次の制約をこの順序で入力します- 各バスケットには同じ種類の果物しか入れられません 各バスケットはできるだけいっぱいにする必要があります 各バスケットはできるだけ安くする必要があります したがって、できるだけ多くのバスケットを満たすために必要な最小コストを見つける必要があります。 したがって、入

DateTimeIndexを1時間ごとの頻度で丸めるには、 DateTimeIndex.round（）を使用します 方法。時間ごとの頻度については、頻度を使用してください 値が「H」のパラメータ。 まず、必要なライブラリをインポートします- import pandas as pd 期間5、頻度をT、つまり分としてDatetimeIndexを作成します- datetimeindex = pd.date_range('2021-09-29 07:00', periods=5, tz='Australia/Adelaide', freq='35T'

DateTimeIndexを分頻度で丸めるには、 DateTimeIndex.round（）を使用します 方法。分頻度の場合は、頻度を使用します 値が‘T’のパラメータ 。 まず、必要なライブラリをインポートします- import pandas as pd 期間5、頻度をs、つまり秒とするDatetimeIndex。タイムゾーンはオーストラリア/アデレード- datetimeindex = pd.date_range('2021-09-29 07:00', periods=5, tz='Australia/Adelaide', freq='45s&#

長さが偶数の小文字の文字列があるとします。すべてのiについて次の3つの条件のいずれかが満たされるように、更新する必要のある最小文字数を見つける必要があります。ここで、0≤i

numsと呼ばれる数値のリストがあり、それらが昇順でソートされているとします。また、別の数値ターゲットがあり、numsをソートし続けるためにターゲットを挿入するインデックスを見つける必要があります。ターゲットがすでにnumsで存在する場合は、ターゲットを挿入できる最大のインデックスを返します。ライブラリ関数を使用せずにこれを解決し、O（log n）時間で解決する必要があります。 したがって、入力がnums =[1,5,6,6,8,9] target =6のような場合、出力は4になります。これは、6がすでに存在するため、挿入する場合、可能な最大のインデックスは4です。 、したがって、配列は[1

数値がnumであるとします。それを同等のローマ数字に変換する必要があります。ローマ数字には、以下のような記号と値が含まれています- I =1 V =5 X =10 L =50 C =100 D =500 M =1000 これらの記号は通常、最大から最小、左から右の順序で記述され、すべての記号の値を合計することで計算できます。ただし、いくつかの特殊なケースでは、低い値のシンボルが高い値のシンボルの左側にあり、彼は低い値が高い値から減算されることを示します。 これらはそのような場合の例です- 「I」は「V」の前、値4です。 「I」は「X」の前、値9です。 「X

2つのバイナリ行列mat1とmat2があるとします。ここで、1は土地を表し、0は水を表します。水に囲まれた1（土地）のグループがある場合、島と呼ばれます。 mat1とmat2の両方にまったく同じ座標で存在する島の数を見つける必要があります。 したがって、入力がmat1 =のような場合 1 0 1 1 0 0 1 0 0 そしてmat2= 1 0 1 1 0 0 1 0 1 重なり合う島は2であるため、出力は2になります。 1 0 1 1 0 0

ウォークとターゲットという2つのリストがあるとします。最初は、1次元の線の位置0にいます。今|歩く[i]|歩いた歩数を表します。そして、walk [i]が正の場合、右に歩いたことを示し、左に負の場合を示します。歩くとき、1つのブロック、つまり次または前の整数位置を移動します。少なくとも目標回数だけ歩いたブロックの数を見つける必要があります。 したがって、入力がwalks =[3、-7、2] target =2の場合、出力は5になります。次の図から、[0、1]、[1、2]、[2 、3]、[-4、-3]、[-3、-2]はk=2回カバーされます。 これを解決するには、次の手順に従います-

IntervalがIntervalArrayの値と重複しているかどうかを要素ごとに確認するには、 overlaps（）を使用します パンダのメソッド。 まず、必要なライブラリをインポートします- import pandas as pd 閉じた端点を含む共通点を共有する場合、2つの区間は重なります。共通のオープンエンドポイントしかない間隔は重複しません。 IntervalArrayを作成する- intervals = pd.arrays.IntervalArray.from_tuples([(10, 20), (15, 35)]) IntervalArrayを表示する- print(&q

閉じたエンドポイントを共有する間隔が重複しているかどうかを確認するには、 IntervalArray.overlaps（）を使用します パンダのメソッド。 まず、必要なライブラリをインポートします- import pandas as pd 閉じた端点を含む共通点を共有する場合、2つの区間は重なります。 IntervalArrayを作成する intervals = pd.arrays.IntervalArray.from_tuples([(10, 20), (15, 35)]) IntervalArrayを表示する- print("IntervalArray...\n"