Python

特定の時系列頻度を持つ DateTimeIndex から年間通算日（その年の何日目にあたるかを表す序数）を抽出したい場合は、Pandas の DateTimeIndex.dayofyear プロパティを使用します。このプロパティは、各日付に対して 1月1日を「1」として数えた通し番号を返します。必要なライブラリのインポートまず、必要なライブラリをインポートしましょう。import pandas as pdDatetimeIndex の作成次に、開始日時を「2021-10-20 02:30:50」、期間を6、頻度を「D」（日単位）として DatetimeIndex を作成します。タイムゾーンには

PythonのPandasライブラリでは、特定の時系列頻度を持つ DateTimeIndex から曜日を簡単に抽出できます。そのために使用するのが DateTimeIndex.dayofweek プロパティです。このプロパティは、各日付に対応する曜日を整数値として返します。週は月曜日始まりとみなされ、月曜日が0、以降火曜日が1、水曜日が2と続き、日曜日が6 として表されます。必要なライブラリのインポートまず、Pandasをインポートします。import pandas as pdDatetimeIndexの作成次に、開始日時「2021-10-20 02:30:50」から6期間分、頻度を「3D」（

数値のリスト piles と値 k が与えられているとします。piles[i] は i 番目の山にある石の数を表します。私たちは毎時間、任意の山を1つ選び、そこから r 個の石を取り除くことができます。ただし、選んだ山に r 個未満の石しか残っていない場合でも、その山を空にするには1時間かかるものとします。このとき、すべての石を k 時間以内に取り除けるような r の最小値を求めるのがこの問題です。例として、入力が piles = [3, 6, 4]、k = 5 の場合を考えてみましょう。このとき出力は 3 になります。なぜなら、r = 3(毎時3個ずつ取り除く)と設定すれば、2番目の山(6個

特定の時系列頻度を持つ DateTimeIndex から日付の四半期（クォーター）を抽出するには、Pandas の DateTimeIndex.quarter プロパティを使用します。このプロパティを呼び出すだけで、各日付が年の中でどの四半期に属するかを整数値（1〜4）として取得できます。必要なライブラリのインポートまず、必要なライブラリをインポートします。import pandas as pdDateTimeIndexの作成次に、期間を6、頻度を「2M」（2か月ごと）として DatetimeIndex を作成します。タイムゾーンはオーストラリア/シドニー（Australia/Sydney）を

Pandasで特定の時系列頻度を持つ DateTimeIndex からタイムゾーンを抽出したい場合は、DateTimeIndex.tz プロパティを使用します。このプロパティを参照するだけで、インデックスに設定されているタイムゾーン情報を簡単に確認できます。必要なライブラリのインポートまず、必要なライブラリをインポートします。import pandas as pdDatetimeIndexの作成次に、期間6・頻度「D」（日単位）でDatetimeIndexを作成します。タイムゾーンには「Australia/Sydney」を指定します。datetimeindex = pd.date_range(

問題概要0と1だけで構成された2次元のバイナリ行列を考えます。1は陸地、0は水を表します。任意の陸地セルからは、上下左右の4方向にのみ移動が可能で、斜め方向への移動や行列の外へ出ることはできません。このとき、「行列の外へ歩いて出られない陸地セル」の数を求めるのが本記事のテーマです。たとえば、次のような入力が与えられたとします。0001011001100001この場合の出力は4となります。中央に位置する4つの陸地セルは、どの方向に進んでも行列の外へ出ることができないためです。解決のためのアプローチこの問題は「境界(端)に接する陸地からスタートして、到達できる陸地をすべて除外し、残った陸地の数を数

Pandasで日時インデックス（DateTimeIndex）から頻度を抽出するには、DateTimeIndex.freq プロパティを使用します。この記事では、実際のコード例を通じて、その使い方をわかりやすく解説します。 必要なライブラリのインポート まず、必要なライブラリをインポートします。 import pandas as pd DateTimeIndexの作成 次に、期間6・頻度「D」（日単位）でDatetimeIndexを作成します。タイムゾーンはオーストラリアのアデレード（Australia/Adelaide）を指定します。 datetimeindex = pd.date_ran

PandasでDateTimeIndexに設定された頻度（frequency）オブジェクトを文字列として取得したい場合は、DateTimeIndex.freqstrプロパティを使用します。このプロパティを使うことで、頻度情報を人間が読みやすい文字列形式で簡単に確認できます。 必要なライブラリのインポート まず、必要なライブラリをインポートします。 import pandas as pd DatetimeIndexの作成 次に、期間6・頻度「D」（日単位）のDatetimeIndexを作成します。タイムゾーンは「Australia/Adelaide」を指定しています。 datetimeindex

数値のリスト nums が与えられているとします。ここで関数 f(i) を考えます。この関数はインデックス i の要素を削除し、その結果のリストにおける偶数インデックスの値の合計と奇数インデックスの値の合計が等しいかどうかに応じて true または false を返します。求めたいのは、f が true を返すようなインデックスの個数です。例えば、入力が nums = [6, 8, 5, 2, 3] の場合、出力は 2 になります。なぜなら、8 を削除すると配列は [6, 5, 2, 3] となり、偶数インデックスと奇数インデックスの要素の合計はどちらも 8 で等しくなるからです。もう一つの解

DateTimeIndexに含まれる日付が月の初日（1日）であるかどうかを確認するには、Pandasの DateTimeIndex.is_month_start プロパティを使用します。このプロパティは、各日付に対して月の初日であれば True、そうでなければ False を返すブール値の配列を生成します。 必要なライブラリのインポート まず、必要なライブラリをインポートします。 import pandas as pd DatetimeIndexの作成 次に、期間6・頻度「5D」（5日間隔）でDatetimeIndexを作成します。タイムゾーンはオーストラリアのアデレード（Australia/

偶数の長さをもつ整数リスト nums が与えられます。実行できる操作は「nums 内の任意の要素を、1 以上 nums の最大値以下の値に更新する」というものです。すべての i について nums[i] + nums[n-1-i] が同じ値になるようにするには、最小で何回の操作が必要かを求めます。 たとえば、入力が nums = [8,6,2,5,9,2] の場合、出力は 2 になります。nums[2] の 2 を 5 に、nums[4] の 9 を 4 に変更するとリストは [8,6,5,5,4,2] となり、各 i に対する nums[i] + nums[n-1-i] は (8+2) =

DateTimeIndex内の日付がその月の最終日（月末日）であるかどうかを確認するには、DateTimeIndex.is_month_endプロパティを使用します。このプロパティは、各日付が月末日であればTrue、そうでなければFalseとなるブール値の配列を返します。手順1：必要なライブラリをインポートするまず、pandasをインポートします。import pandas as pd手順2：DatetimeIndexを作成する次に、開始日時「2021-09-15 06:40:35」、期間6、頻度15D（15日間隔）、タイムゾーンをオーストラリア／アデレードに設定したDatetimeIndex

DateTimeIndex内の日付が四半期の最初の日（開始日）であるかどうかを確認するには、PandasのDateTimeIndex.is_quarter_startプロパティを使用します。このプロパティは、各日付が四半期の初日であれば True、そうでなければ False を要素とするブール値の配列を返します。 1. 必要なライブラリのインポート まず、pandasをインポートします。 import pandas as pd 2. DatetimeIndexの作成 開始日時を「2021-10-1 02:30:50」とし、期間を6、頻度を「30D」（30日間隔）、タイムゾーンを「Austral

DateTimeIndex内の日付が四半期の最終日（末日）であるかどうかを確認するには、DateTimeIndex.is_quarter_endプロパティを使用します。このプロパティは、各日付が四半期の最終日に該当する場合にTrue、そうでない場合にFalseを返すブール値の配列を返します。 必要なライブラリのインポート まず、必要なライブラリをインポートします。 import pandas as pd DatetimeIndexの作成 期間6、頻度「15D」（15日間隔）でDatetimeIndexを作成します。タイムゾーンはAustralia/Adelaide（オーストラリア/アデレード）

問題の概要一意な正の整数からなるリスト nums が与えられます。この中から、a × b = c × d という条件を満たし、かつ a、b、c、d がすべて互いに異なる要素であるような4つ組 (a, b, c, d) の個数を求めます。たとえば、入力が nums = [3, 6, 4, 8] の場合、出力は 8 になります。条件を満たす4つ組は次の8通り存在するためです。[[3,8,6,4], [3,8,4,6], [8,3,6,4], [8,3,4,6], [6,4,3,8], [4,6,3,8], [6,4,8,3], [4,6,8,3]]解き方の考え方すべての4つ組を総当たりで調べると計

DateTimeIndexに含まれる日付が、その年の最初の日（1月1日）であるかどうかを判定するには、PandasのDateTimeIndex.is_year_startプロパティを使用します。このプロパティは、各日付に対して年の初日であればTrue、そうでなければFalseを返すブール値の配列を生成します。必要なライブラリのインポートまず、必要なライブラリをインポートします。import pandas as pdDatetimeIndexの作成次に、期間6・頻度「D」（日単位）でDatetimeIndexを作成します。タイムゾーンにはオーストラリアのアデレード（Australia/Adela

DateTimeIndexに含まれる日付が、その年の最終日（12月31日）であるかどうかを確認するには、pandasのDateTimeIndex.is_year_endプロパティを使用します。このプロパティは、各日付が年の最終日であればTrue、それ以外はFalseとなるブール値の配列を返します。 ライブラリのインポート まず、必要なライブラリをインポートします。 import pandas as pd DatetimeIndexの作成 ここでは、開始日時を「2021-12-25 02:30:50」、期間を6、頻度を「2D」（2日間隔）、タイムゾーンを「Australia/Adelaide

問題の概要0 を空きセル、1 を壁とする2値行列を考えます。左上のセル (0, 0) から出発し、右下のセル (R-1, C-1) に到達するまでに通過する必要のあるセル数の最小値を求めます。ここで R は行数、C は列数です。ゴールまでの経路が存在しない場合は -1 を返します。たとえば、次のような入力が与えられたとします。00010001100001111000この場合の出力は 8 になります。以下の表で緑色に示したパスを選ぶことで、合計8個のセルを通って右下のゴールに到達できるためです。00010001100001111000解法のアプローチ：幅優先探索（BFS）この問題は幅優先探索（B

pandasのDateTimeIndex.is_leap_yearプロパティを使用すると、DateTimeIndexに含まれる日付がうるう年に属しているかどうかを簡単に確認できます。このプロパティは、各日付に対してうるう年であればTrue、そうでなければFalseを要素とするブール値の配列を返します。 必要なライブラリのインポート まず、必要なライブラリをインポートします。 import pandas as pd DatetimeIndexの作成 次に、期間6・頻度3年（3Y）・タイムゾーン「Australia/Adelaide」を指定してDatetimeIndexを作成します。 dateti

Pandasで作成した DatetimeIndex オブジェクトの頻度（freq）を自動的に検出したい場合は、inferred_freq プロパティを使用します。このプロパティは、インデックスに含まれる日付データの規則性を解析し、その頻度を文字列として返してくれます。必要なライブラリのインポートまず、Pandasをインポートします。import pandas as pdDatetimeIndexの作成次に、期間を5、頻度を「3Y」（3年ごと）としてDatetimeIndexを作成します。タイムゾーンにはオーストラリアの「Australia/Adelaide」を指定しています。datetimei