หน้าแรก
หน้าแรก
ในการคำนวณตัวสร้างดัชนีสไลซ์สำหรับป้ายกำกับอินพุต ให้ใช้ index.slice_indexer() กระบวนการ. ขั้นแรก นำเข้าไลบรารีที่จำเป็น - import pandas as pd สร้างวัตถุดัชนี Pandas - index = pd.Index(list('pqrstuvwxyz')) แสดงดัชนีหมีแพนด้า − print("Pandas Index...\n",index) รับตัวสร้างดัชนีสไ
ในการคำนวณตำแหน่งสไลซ์สำหรับป้ายกำกับอินพุต ให้ใช้ index.slice_locs() กระบวนการ. ขั้นแรก นำเข้าไลบรารีที่จำเป็น - import pandas as pd สร้างวัตถุดัชนี Pandas - index = pd.Index(list('pqrstuvwxyz')) แสดงดัชนีหมีแพนด้า − print("Pandas Index...\n",index) รับตำแหน่งสไลซ์ เริ่มต้น คื
ในการสร้าง RangeIndex ให้ใช้ pandas.RangeIndex() วิธีการในแพนด้า ขั้นแรก นำเข้าไลบรารีที่จำเป็น - import pandas as pd RangeIndex เป็นกรณีพิเศษที่ช่วยประหยัดหน่วยความจำของ Int64Index ซึ่งจำกัดการแสดงช่วงแบบโมโนโทนิก การใช้ RangeIndex ในบางกรณีอาจช่วยเพิ่มความเร็วในการประมวลผล สร้างดัชนีช่วงด้วยการเ
สมมติว่าเรามีรายการตัวเลขที่เรียกว่า nums เราต้องส่งคืนรายการโดยสลับดัชนีคู่ที่ต่อเนื่องกัน และสลับดัชนีคี่ที่ต่อเนื่องกัน ดังนั้น หากอินพุตมีค่าเท่ากับ nums =[8,5,3,4,8,9,3,6,4,7] ผลลัพธ์จะเป็น [3, 4, 8, 5, 3, 6, 8 , 9, 4, 7] เพื่อแก้ปัญหานี้ เราจะทำตามขั้นตอนเหล่านี้ - สำหรับฉันในช่วง 0 ถึงขนาด
หากต้องการแสดงค่าของพารามิเตอร์เริ่มต้นของ RangeIndex ให้ใช้ index.start ทรัพย์สินในหมีแพนด้า ขั้นแรก นำเข้าไลบรารีที่จำเป็น - import pandas as pd RangeIndex เป็นกรณีพิเศษที่ช่วยประหยัดหน่วยความจำของ Int64Index ซึ่งจำกัดการแสดงช่วงแบบโมโนโทนิก การใช้ RangeIndex ในบางกรณีอาจปรับปรุงความเร็วในการประม
ในการแสดงค่าของพารามิเตอร์หยุดของ RangeIndex ให้ใช้ index.stop ทรัพย์สินในหมีแพนด้า ขั้นแรก นำเข้าไลบรารีที่จำเป็น - import pandas as pd RangeIndex เป็นกรณีพิเศษที่ช่วยประหยัดหน่วยความจำของ Int64Index ซึ่งจำกัดการแสดงช่วงแบบโมโนโทนิก สร้างดัชนีช่วงด้วยการเริ่ม หยุด และขั้นตอน ชื่อเป็นชื่อที่จะเก็บ
สมมติว่าเรามีรายการจำนวนเต็มที่เรียกว่างาน ซึ่งแต่ละรายการแทนประเภทงานที่แตกต่างกัน เราก็มีเลขจำนวนเต็มไม่เป็นลบเช่น k งานแต่ละงานใช้เวลาหนึ่งหน่วยในการดำเนินการให้เสร็จ และงานต้องเสร็จสิ้นในลำดับที่ถูกต้อง แต่เราต้องมีหน่วยเวลา k หน่วยระหว่างการทำงานประเภทเดียวกันสองงาน เมื่อใดก็ตามที่เราสามารถทำงา
ในการแสดงค่าของพารามิเตอร์ขั้นตอนของ RangeIndex ให้ใช้ index.step ทรัพย์สินในหมีแพนด้า ขั้นแรก นำเข้าไลบรารีที่จำเป็น - import pandas as pd RangeIndex เป็นกรณีพิเศษที่ช่วยประหยัดหน่วยความจำของ Int64Index ซึ่งจำกัดการแสดงช่วงแบบโมโนโทนิก สร้างดัชนีช่วงด้วยการเริ่ม หยุด และขั้นตอน ชื่อเป็นชื่อที่จะเ
ในการสร้าง RangeIndex จากวัตถุช่วง ให้ใช้ pd.RangeIndex.from_range(range()) วิธีการในนุ่น ขั้นแรก นำเข้าไลบรารีที่จำเป็น - import pandas as pd สร้าง RangeIndex - index = pd.RangeIndex.from_range(range(10, 30)) แสดง RangeIndex - print("RangeIndex...\n",index) ตัวอย่าง ต่อไปนี้เป็นรหัส
สมมติว่าเรามีรายการตัวเลขที่เรียกว่า nums ซึ่งแสดงถึงราคาหุ้นของบริษัทหนึ่งๆ ตามลำดับเวลา เราสามารถซื้อหุ้นได้ไม่เกินหนึ่งหุ้นต่อวัน แต่คุณสามารถถือหุ้นหลายตัวและสามารถขายหุ้นได้กี่วันก็ได้ คืนกำไรสูงสุดที่คุณจะได้รับ ดังนั้นหากอินพุตเป็นเหมือน nums =[3, 4, 7, 3, 5] แล้วผลลัพธ์จะเป็น 9 เพราะเราสามา
ในการสร้างดัชนีตามหมวดหมู่พื้นฐาน ให้ใช้ pandas.CategoricalIndex() วิธีการ ขั้นแรก นำเข้าไลบรารีที่จำเป็น - import pandas as pd CategoricalIndex คือดัชนีที่อิงตามหมวดหมู่พื้นฐาน CategoricalIndex ใช้ได้กับค่าที่เป็นไปได้จำกัดและมักจะคงที่เท่านั้น ตั้งค่าหมวดหมู่สำหรับหมวดหมู่โดยใช้พารามิเตอร์ หมวดห
ในการรับค่าต่ำสุดจาก Ordered CategoricalIndex ให้ใช้ catIndex.min() วิธีการในแพนด้า ขั้นแรก นำเข้าไลบรารีที่จำเป็น - import pandas as pd ตั้งค่าหมวดหมู่สำหรับหมวดหมู่โดยใช้พารามิเตอร์ หมวดหมู่ ปฏิบัติต่อการจัดหมวดหมู่ตามคำสั่งโดยใช้พารามิเตอร์ จัดลำดับ - catIndex = pd.CategoricalIndex(
สมมติว่าเรามีกระดานอักขระเมทริกซ์ โดยที่แต่ละเซลล์มีอักขระอยู่ นอกจากนี้เรายังมีสตริงที่เรียกว่าเป้าหมาย เราต้องตรวจสอบว่าสามารถหาเป้าหมายได้ในเมทริกซ์โดยไปทางเดียวจากซ้ายไปขวาหรือขึ้นลงล่างหรือไม่ ดังนั้นหากอินพุตเป็นแบบ ก n t s s p ฉัน n ล ก p s คำว่า =“ทิป” จากนั้นผลลัพธ์จะเป็น True คุณสา
ในการรับค่าสูงสุดจาก Ordered CategoricalIndex ให้ใช้วิธี catIndex.max() ใน Pandas ขั้นแรก นำเข้าไลบรารีที่จำเป็น - import pandas as pd ตั้งค่าหมวดหมู่สำหรับหมวดหมู่โดยใช้พารามิเตอร์ หมวดหมู่ ปฏิบัติต่อการจัดหมวดหมู่ตามคำสั่งโดยใช้พารามิเตอร์ จัดลำดับ - catIndex = pd.CategoricalIndex(
สมมติว่าเรามีรายการรหัสอีเมลในรายการค่าคงที่ ดังนั้นในแต่ละแถวอาจมี ID อีเมลของบุคคลเดียวกันมากกว่าหนึ่งรายการ ผู้ติดต่อ i จะถือว่าซ้ำกันเมื่อมี j โดยที่ j
สมมติว่าเรามีรายการความสูงของอาคารต่างๆ อาคารที่มีความสูง มีค่าความสูง[i] สามารถมองเห็นมหาสมุทรได้เมื่อทุกอาคารทางด้านขวาจะสั้นกว่าอาคารนั้น เราต้องหาดัชนีอาคารจากจุดที่มองเห็นมหาสมุทรเป็นลำดับจากน้อยไปมาก ดังนั้นหากอินพุตเท่ากับความสูง =[8, 12, 12, 9, 10, 6] แล้วผลลัพธ์จะเป็น [2, 4, 5] เพราะเราสาม
สมมติว่าเรามีรายการสตริงที่เรียกว่าคำสั่ง แต่ละองค์ประกอบในรายการคำสั่งซื้อเริ่มต้นด้วย P หรือ D P หมายถึงหยิบขึ้นมา และ D หมายถึง จัดส่ง และตัวอักษรเหล่านี้ตามด้วยหมายเลขรหัสคำสั่งซื้อ ตัวอย่างเช่น P6 หมายถึงการรับสินค้าที่ 6 เราต้องตรวจสอบว่ารายการคำสั่งซื้อถูกต้องหรือไม่ตามกฎเหล่านี้ - เราไม่สาม
สมมติว่าเรามีรายการที่แสดงถึงฮีปทรี ดังที่เรารู้ว่าฮีปเป็นต้นไม้ไบนารีที่สมบูรณ์ เราต้องตรวจสอบว่าองค์ประกอบนั้นสร้างฮีปสูงสุดหรือไม่ อย่างที่เราทราบสำหรับ max heap ทุกองค์ประกอบมีขนาดใหญ่กว่าลูกของมันทั้งคู่ ดังนั้น หากอินพุตมีค่าเท่ากับ nums =[8, 6, 4, 2, 0, 3] ผลลัพธ์จะเป็น True เพราะองค์ประกอบท
สมมติว่าเรามีรายการตัวเลขที่เรียกว่า nums ซึ่งมีความยาวเป็น n องค์ประกอบที่มีอยู่ในรายการนี้แสดงถึงคะแนนปัจจุบันของนักว่ายน้ำในการแข่งขัน สำหรับการแข่งขันรอบสุดท้าย ผู้ชนะอันดับหนึ่งสำหรับรอบปัจจุบันนี้ จะได้รับ n คะแนน ผู้ชนะอันดับที่สองจะได้รับ n-1 คะแนน เป็นต้น เราต้องตรวจสอบจำนวนนักว่ายน้ำที่ยัง
สมมติว่าเรามีรายการสตริงที่เรียกว่า ops โดยที่แต่ละองค์ประกอบเป็นหนึ่งในการดำเนินการดังต่อไปนี้ - ค่าจำนวนเต็มที่ไม่ติดลบที่จะถูกผลักเข้าไปในสแต็ก POP เพื่อลบองค์ประกอบส่วนใหญ่บนสุดออกจากสแต็ก DUP เพื่อแทรกองค์ประกอบด้านบนอีกครั้งลงในสแต็กเพื่อให้ซ้ำกัน + เพื่อดึงสององค์ประกอบด้านบนออกมาแล้วดันค่าผ