Python

特定の時系列頻度でDateTimeIndexから曜日を抽出するには、 DateTimeIndex.dayofweekを使用します。 プロパティ 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/Sydney', freq='3D') DateTimeIndex頻度を表示する-

パイルと呼ばれる数のリストと値kがあるとします。パイル[i]は、パイルi上の石の数を表します。 1時間ごとに、任意のパイルを選択し、そのパイルからr個の石を取り除きます。石がr個未満の山を選んだ場合でも、山を片付けるのに1時間かかります。 k時間以内にすべての石を取り除くことができるように、rの最小値を見つける必要があります。 したがって、入力がパイル=[3、6、4] k =5のような場合、出力は3になります。これは、r =3ストーン/時間の場合、2時間で2番目のパイルをクリアしてから、 2時間で3番目、1時間で最初の山をクリアします。 これを解決するには、次の手順に従います- l：=

特定の時系列頻度でDateTimeIndexから日付の四半期を抽出するには、 DateTimeIndex.quarterを使用します。 。 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M、つまり月として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- datetimeindex = pd.date_range('2021-10-20 02:30:50', periods=6, tz='Australia/Sydney', freq='2M') DateT

特定の時系列頻度でDateTimeIndexからタイムゾーンを抽出するには、 DateTimeIndex.tzを使用します プロパティ。 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。タイムゾーンはオーストラリア/シドニー- datetimeindex = pd.date_range('2021-10-20 02:30:50', periods=6, tz='Australia/Sydney', freq='D') DateTim

バイナリ行列があるとします。ここで、1は土地を表し、0は水を表します。どの土地からでも、上、下、左、右に移動できますが、別の土地のセルに斜めに移動したり、マトリックスから外れたりすることはできません。マトリックスから外れないランドセルの数を見つける必要があります。 したがって、入力が次のような場合 0 0 0 1 0 1 1 0 0 1 1 0 0 0 0 1 中央に4つの土地の正方形があり、そこからマトリックスから離れることができないため、出力は4になります。 これを解決するには、次の手順に従います

DateTimeIndexから頻度を抽出するには、 DateTimeIndex.freqを使用します パンダのプロパティ。 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。タイムゾーンはオーストラリア/アデレード- datetimeindex = pd.date_range('2021-10-20 02:30:50', periods=6, tz='Australia/Adelaide', freq='D') DateTimeInd

頻度オブジェクトをDateTimeIndexから文字列として抽出するには、 DateTimeIndex.freqstrを使用します パンダのプロパティ。 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') DateTimeIndexを表示

numsという番号のリストがあるとします。ここで、インデックスiの要素を削除し、結果のリストの偶数のインデックス値の合計が奇数のインデックス値の合計と同じかどうかに応じてtrueまたはfalseを返す関数f（i）について考えてみます。したがって、fがtrueを返すインデックスの数が必要です。 したがって、入力がnums =[6、8、5、2、3]のような場合、出力は2になります。これは、8を削除すると、配列は[6、5、2、3]になり、奇数になります。インデックス要素の合計も8なので、同じです。もう1つの可能な解決策は、2を削除すると、配列は[6、8、5、3]になります。ここでは、奇数と偶数のイ

DateTimeIndexの日付が月の最初の日であるかどうかを確認するには、 DateTimeIndex.is_month_startを使用します プロパティ。 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、つまり日数として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('2021-9-21 02:30:50', periods=6, tz='Australia/Adelaide', freq='5D

numsという番号のリストがあるとします。このリストの長さは偶数です。ここで、numsで任意の数値を選択し、[1および最大nums]の範囲の値で更新する操作について考えてみます。すべてのiについて、nums [i] +nums[n-1-i]が同じ数になるように必要なそのような操作の最小数を見つける必要があります。 したがって、入力がnums =[8,6,2,5,9,2]のようである場合、出力は2になります。これは、最初の2をnums [2]で5に変更し、9をnums[4で変更するためです。 ]を4にすると、要素は[8,6,5,5,4,2]になり、各iのnums [i] + nums [n-1

DateTimeIndexの日付が月の最後の日であるかどうかを確認するには、 DateTimeIndex.is_month_endを使用します。 プロパティ。 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、つまり日数としてDatetimeIndexを作成します- datetimeindex = pd.date_range('2021-9-15 06:40:35', periods=6, tz='Australia/Adelaide', freq='15D') DateTimeInde

DateTimeIndexの日付が四半期の最初の日であるかどうかを確認するには、 DateTimeIndex.is_quarter_startを使用します。 プロパティ。 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、つまり日数としてDatetimeIndexを作成します- datetimeindex = pd.date_range('2021-10-1 02:30:50', periods=6, tz='Australia/Adelaide', freq='30D') DateTi

DateTimeIndexの日付が四半期の最終日であるかどうかを確認するには、 DateTimeIndex.is_quarter_endを使用します。 プロパティ。 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、つまり日数として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('2021-6-15 02:30:50', periods=6, tz='Australia/Adelaide', freq='

numsと呼ばれる数のリストがあり、一意の正の数numsがあるとします。 a * b =c * d、a、b、c、dがすべてnumsの別個の要素であるように、numsから（a、b、c、d）のような4倍の数を見つける必要があります。 したがって、入力がnums =[3、6、4、8]の場合、4倍は[[3,8,6,4]、[3,8,4,6]であるため、出力は8になります。 、[8,3,6,4]、[8,3,4,6]、[6,4,3,8]、[4,6,3,8]、[6,4,8,3] 、[4,6,8,3]]。 これを解決するには、次の手順に従います- c：=新しい地図 n：=numsのサイズ 0からn-1

DateTimeIndexの日付がその年の最初の日であるかどうかを確認するには、 DateTimeIndex.is_year_startを使用します。 プロパティ。 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、つまり日数としてDatetimeIndexを作成します- datetimeindex = pd.date_range('2021-12-30 02:30:50', periods=6, tz='Australia/Adelaide', freq='1D') DateTimeI

DateTimeIndexの日付が年末日であるかどうかを確認するには、 DateTimeIndex.is_year_endを使用します。 プロパティ。 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、つまり日数としてDatetimeIndexを作成します- datetimeindex = pd.date_range('2021-12-25 02:30:50', periods=6, tz='Australia/Adelaide', freq='2D') DateTimeIndexを表示

バイナリ行列があるとします。ここで、0は空のセルを表し、1は壁を表します。左上隅（0、0）から開始する場合、右下隅に到達するために必要なセルの最小数を見つける必要があります（R-1、C-1）。ここで、Rは行数、Cは数です。列の。答えが見つからない場合は、-1を返します。 したがって、入力が次のような場合 0 0 0 1 0 0 0 1 1 0 0 0 0 1 1 1 1 0 0 0 -のようなパスを選択できるため、出力は8になります。 0 0 0 1 0

DateTimeIndexの日付がうるう年に属しているかどうかを確認するには、 DateTimeIndex.is_leap_yearを使用します。 プロパティ 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Y、つまり年としてDatetimeIndexを作成します- datetimeindex = pd.date_range('2021-12-30 02:30:50', periods=6, tz='Australia/Adelaide', freq='3Y') DateTimeIndex

指定されたDatetimeIndexオブジェクトの頻度を検出するには、 DateTimeIndex.inferred_freqを使用します プロパティ。 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Y、つまり年として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='3Y'

numsという要素のリストがあるとすると、すべてのサブリストに、サブリストに1回だけ出現する要素が少なくとも1つ含まれているかどうかを確認する必要があります。この問題を線形時間で解決する必要があります。 したがって、入力がnums =[5、10、20、10、0]のような場合、numsのすべてのサブリストには1回だけ発生した要素が少なくとも1つあるため、出力はTrueになります。 [[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