ในการดำเนินการขั้นต่ำใน DateTimeIndex ด้วยความถี่แบบนาที ให้ใช้ DateTimeIndex.floor() กระบวนการ. สำหรับความถี่แบบนาทีต่อนาที ให้ใช้ ความถี่ พารามิเตอร์ที่มีค่า T . ขั้นแรก นำเข้าไลบรารีที่จำเป็น - import pandas as pd สร้าง DatetimeIndex ด้วยจุด 7 และความถี่เป็นวินาที - datetimeindex = pd.date_rang

ในการดำเนินการขั้นต่ำใน DateTimeIndex ด้วยความถี่วินาที ให้ใช้ DateTimeIndex.floor() กระบวนการ. สำหรับความถี่วินาที ให้ใช้ ความถี่ พารามิเตอร์ที่มีค่า ‘S’ ขั้นแรก นำเข้าไลบรารีที่จำเป็น - import pandas as pd สร้าง DatetimeIndex ด้วยจุด 7 และความถี่เป็น S เช่น วินาที - datetimeindex = pd.date_rang

ในการดำเนินการขั้นต่ำใน DateTimeIndex ด้วยความถี่มิลลิวินาที ให้ใช้ DateTimeIndex.floor() กระบวนการ. สำหรับความถี่มิลลิวินาที ให้ใช้ ความถี่ พารามิเตอร์ที่มีค่า ‘ms’ . ขั้นแรก นำเข้าไลบรารีที่จำเป็น - import pandas as pd DatetimeIndex ที่มีจุด 7 และความถี่เป็น S เช่น วินาที - datetimeindex = pd.da

ในการดำเนินการขั้นต่ำใน DateTimeIndex ด้วยความถี่ไมโครวินาที ให้ใช้ DateTimeIndex.floor() กระบวนการ. สำหรับความถี่ไมโครวินาที ให้ใช้ ความถี่ พารามิเตอร์ที่มีค่า เรา . ขั้นแรก นำเข้าไลบรารีที่จำเป็น - import pandas as pd DatetimeIndex ที่มีจุด 7 และความถี่เป็น S เช่น วินาที เขตเวลาคือ ออสเตรเลีย/แอ

สมมติว่าเรามีรายการตัวเลขที่เรียกว่า counts โดยที่ counts[i] แทนจำนวนรายการที่เป็นประเภท i เรายังมีค่า k อีกค่าหนึ่ง เราต้องหาจำนวนสูงสุดของกลุ่มขนาด k ที่เราหาได้ เพื่อให้แต่ละกลุ่มมีรายการประเภทที่แตกต่างกัน ดังนั้น หากอินพุตเท่ากับจำนวน =[2, 3, 5, 3] k =2 ผลลัพธ์จะเป็น 6 เพราะให้รายการสี่ประเภทแ

ในการดำเนินการ ceil บน DateTimeIndex ด้วยความถี่รายชั่วโมง ให้ใช้ DateTimeIndex.ceil() กระบวนการ. สำหรับความถี่รายชั่วโมง ให้ใช้พารามิเตอร์ความถี่ที่มีค่า H ขั้นแรก นำเข้าไลบรารีที่จำเป็น - import pandas as pd สร้าง DatetimeIndex ด้วยช่วงเวลา 5 และความถี่เป็นนาที - datetimeindex = pd.date_range(&#

ในการดำเนินการ ceil บน DateTimeIndex ด้วยความถี่แบบนาที ให้ใช้ DateTimeIndex.ceil() กระบวนการ. สำหรับความถี่แบบนาทีต่อนาที ให้ใช้ ความถี่ พารามิเตอร์ที่มีค่า T . ขั้นแรก นำเข้าไลบรารีที่จำเป็น - import pandas as pd สร้าง DatetimeIndex ด้วยช่วงเวลา 5 และความถี่เป็นวินาที - datetimeindex = pd.date_r

ในการดำเนินการ ceil บน DateTimeIndex ด้วยความถี่วินาที ให้ใช้ DateTimeIndex.ceil() กระบวนการ. สำหรับความถี่วินาที ให้ใช้ ความถี่ พารามิเตอร์ที่มีค่า ‘S’ . ขั้นแรก นำเข้าไลบรารีที่จำเป็น - import pandas as pd สร้าง DatetimeIndex ด้วยจุด 5 และความถี่เป็น S เช่น วินาที - datetimeindex = pd.date_range

สมมติว่าเรามีรายการตัวเลขที่เรียกว่า nums เราก็มีค่า k อีกค่าหนึ่งเช่นกัน เราต้องหา kth (เริ่มจาก 0) องค์ประกอบที่เล็กที่สุดในรายการ เราต้องแก้ปัญหานี้โดยใช้เวลา O(n) โดยเฉลี่ย ดังนั้น หากอินพุตเป็น nums =[6, 4, 9, 3, 1] k =2 ผลลัพธ์จะเป็น 4 เนื่องจากหลังจากจัดเรียงรายการจะเป็นเช่น [1, 3, 4, 6, 9]

ในการดำเนินการ ceil บน DateTimeIndex ด้วยความถี่มิลลิวินาที ให้ใช้ DateTimeIndex.ceil() กระบวนการ. สำหรับความถี่มิลลิวินาที ให้ใช้ ความถี่ พารามิเตอร์ที่มีค่า ‘ms’. ขั้นแรก นำเข้าไลบรารีที่จำเป็น - import pandas as pd สร้าง DatetimeIndex ด้วยจุด 5 และความถี่เป็น S เช่น วินาที เขตเวลาคือ ออสเตรเลี

ในการดำเนินการ ceil บน DateTimeIndex ด้วยความถี่ไมโครวินาที ให้ใช้ DateTimeIndex.ceil() กระบวนการ. สำหรับความถี่ไมโครวินาที ให้ใช้ ความถี่ พารามิเตอร์ที่มีค่า เรา . ขั้นแรก นำเข้าไลบรารีที่จำเป็น - import pandas as pd สร้าง DatetimeIndex ด้วยจุด 5 และความถี่เป็น S เช่น วินาที - datetimeindex = pd.

สมมติว่าเรามีสามค่า n, ผลรวม และ k ตอนนี้ให้พิจารณารายการของขนาด n ซึ่งมีผลรวมเท่ากับผลรวมและโดยที่ความแตกต่างที่แน่นอนระหว่างสององค์ประกอบที่ต่อเนื่องกันมากที่สุดคือ 1 เราต้องหาค่าสูงสุดที่ดัชนี k ของรายการดังกล่าว ดังนั้น หากอินพุตเท่ากับ n =5 ทั้งหมด =15 k =3 ผลลัพธ์จะเป็น 4 เนื่องจากรายการที่เป

ในการดำเนินการ ceil บน DateTimeIndex ด้วยความถี่ที่ระบุ ให้ใช้ DateTimeIndex.ceil() กระบวนการ. สำหรับความถี่ ให้ใช้ ความถี่ พารามิเตอร์ ขั้นแรก นำเข้าไลบรารีที่จำเป็น - import pandas as pd สร้าง DatetimeIndex ด้วยจุด 5 และความถี่เป็น S เช่น วินาที เขตเวลาคือ ออสเตรเลีย/แอดิเลด − datetimeindex = pd

สมมติว่าเรามีเมทริกซ์ไบนารี ขั้นแรก เราสามารถจัดเรียงคอลัมน์ใหม่ได้หลายครั้งตามต้องการ จากนั้นหาค่าพื้นที่ของเมทริกซ์ย่อยที่ใหญ่ที่สุดที่มีเพียง 1 วินาทีกลับคืนมา ดังนั้นหากอินพุตเป็นแบบ 1 0 0 1 1 1 1 0 1 แล้วผลลัพธ์จะเป็น 4 เพราะเราสามารถจัดเรียงเป็น − 1 0 0 1 1 1 1 1 0 เพื่อแก้ปัญหานี

ในการแปลง DateTimeIndex เป็น Period ให้ใช้ datetimeindex.to_period() วิธีการในแพนด้า ความถี่ถูกกำหนดโดยใช้ ความถี่ พารามิเตอร์ ขั้นแรก นำเข้าไลบรารีที่จำเป็น - import pandas as pd สร้าง DatetimeIndex ด้วยช่วงเวลา 5 และความถี่เป็น Y เช่นปี - datetimeindex = pd.date_range('2021-10-18 07:20:32.2

ในการคำนวณ TimedeltaArray ของความแตกต่างระหว่างค่าดัชนีและดัชนีที่แปลงเป็น PeriodArray ที่ความถี่ที่ระบุ ให้ใช้ datetimeindex.to_perioddelta() กระบวนการ. ตั้งค่าความถี่โดยใช้ ความถี่ พารามิเตอร์ ขั้นแรก นำเข้าไลบรารีที่จำเป็น - import pandas as pd สร้าง DatetimeIndex ด้วยระยะเวลา 7 และความถี่เป็น

ในการส่งคืน DatetimeIndex เป็นวัตถุ ndarray ของวัตถุ datetime.datetime ให้ใช้ datetimeindex.to_pydatetime() วิธีการ ขั้นแรก นำเข้าไลบรารีที่จำเป็น - import pandas as pd สร้าง DatetimeIndex ด้วยช่วงเวลา 5 และความถี่เป็น Y เช่นปี - datetimeindex = pd.date_range('2021-10-18 07:20:32.261811624'

สมมุติว่าเรามี edge list ที่แต่ละอันมีไว้ (u, v) แทน u เป็น parent ของ v. เราต้องหาความยาวของ path ที่ยาวที่สุดใน tree ความยาวเส้นทางคือ 1 + จำนวนโหนดในเส้นทางนั้น ดังนั้นหากอินพุตเป็นแบบ จากนั้นผลลัพธ์จะเป็น 5 เนื่องจากเส้นทางคือ [1, 4, 5, 7] มีทั้งหมด 4 โหนด ดังนั้นความยาวเส้นทางคือ 1 + 4 =5

ในการแปลง DateTimeIndex เป็น Series ให้ใช้ DateTimeIndex.to_series() วิธีการ ขั้นแรก นำเข้าไลบรารีที่จำเป็น - import pandas as pd สร้าง DatetimeIndex ด้วยจุด 5 และความถี่เป็น S เช่น วินาที เขตเวลาคือ ออสเตรเลีย/แอดิเลด − datetimeindex = pd.date_range('2021-10-18 07:20:32.261811624', period

ในการแปลง DateTimeIndex เป็น Series โดยไม่รวม TimeZone ให้ใช้ datetimeindex.tz_convert(None).to_series() . tz.convert(ไม่มี) ใช้เพื่อยกเว้นเขตเวลา ขั้นแรก นำเข้าไลบรารีที่จำเป็น - import pandas as pd สร้าง DatetimeIndex ด้วยจุด 5 และความถี่เป็น S เช่น วินาที - datetimeindex = pd.date_range('2