DateTimeIndex의 특정 시간에 값의 인덱스 위치를 반환하려면 DateTimeIndex.indexer_at_time()을 사용하세요. 방법. 먼저 필요한 라이브러리를 가져옵니다 - import pandas as pd 기간이 5이고 빈도가 T 즉 분 -인 DatetimeIndex를 만듭니다. datetimeindex = pd.date_range('2021-10-30 02:30:50', periods=5, tz='Australia/Adelaide', freq='20T') Date

DateTimeIndex에서 특정 시간 사이 값의 인덱스 위치를 반환하려면 DateTimeIndex.indexer_between_time()을 사용하세요. 방법. 먼저 필요한 라이브러리를 가져옵니다 - import pandas as pd 기간이 5이고 빈도가 T 즉 분인 DatetimeIndex를 만듭니다. 시간대는 호주/애들레이드입니다 - datetimeindex = pd.date_range('2021-10-30 02:30:50', periods=5, tz='Australia/Adelaide', f

nums라는 숫자 목록이 있다고 가정합니다. 모든 하위 목록 x에 대해 x의 최소값 합계를 nums로 찾아야 합니다. 답이 너무 크면 결과를 10^9 + 7로 수정합니다. 따라서 입력이 nums =[5, 10, 20, 10, 0]과 같으면 하위 목록이 [[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]]이고 최소값은 [5, 10,

DateTimeIndex에서 특정 시간 사이 값의 인덱스 위치를 반환하려면 DateTimeIndex.indexer_between_time()을 사용하세요. 방법. include_start 설정 매개변수를 True로 설정 시작 시간을 포함합니다. 먼저 필요한 라이브러리를 가져옵니다 - pandas를 pd로 가져오기 기간이 7이고 빈도가 T 즉 분 -인 DatetimeIndex를 만듭니다. datetimeindex =pd.date_range(2021-10-30 02:30:50, period=7, tz=Australia/Adelaid

DateTimeIndex에서 시간을 자정으로 변환하려면 DateTimeIndex.normalize()를 사용하세요. 판다에서. 먼저 필요한 라이브러리를 가져옵니다 - import pandas as pd 기간이 7이고 빈도가 H, 즉 시간 −인 DatetimeIndex를 만듭니다. datetimeindex = pd.date_range('2021-10-30 02:30:50', periods=7, tz='Australia/Adelaide', freq='10H') DateTimeIndex

날짜 형식으로 지정된 형식이 지정된 문자열의 인덱스를 반환하려면 DateTimeIndex.strftime()을 사용하세요. Pandas의 메소드 먼저 필요한 라이브러리를 가져옵니다 - import pandas as pd 기간이 7이고 빈도가 D 즉, 일 −인 DatetimeIndex를 만듭니다. datetimeindex = pd.date_range('2021-10-30 02:30:50', periods=7, tz='Australia/Adelaide', freq='2D') DateTi

nums라는 숫자 목록이 있다고 가정합니다. 오름차순으로 정렬된 숫자에서 모든 피크 요소의 인덱스를 찾아야 합니다. 다음 세 가지 조건이 모두 충족될 때 피크 요소의 인덱스 i:1. nums[i]와 다른 오른쪽의 다음 숫자는 존재하지 않거나 nums[i]보다 작아야 합니다. 2. 의 이전 숫자 nums[i]와 다른 왼쪽이 없거나 nums[i]보다 작아야 합니다. 3. 왼쪽 또는 오른쪽에 nums[i]와 다른 숫자가 하나 이상 있습니다. 따라서 입력이 nums =[5, 8, 8, 8, 6, 11, 11]과 같으면 출력은 [1, 2,

두 개의 숫자 k와 target이 있다고 가정합니다. 이제 Amal과 Bimal이 게임을 하고 있다고 생각해 보십시오. 각 라운드에서 Amal은 1에서 k까지의 숫자를 선택하여 처음에 0에서 시작하는 총 점수에 추가합니다. 총점을 목표로 통과하는 사람이 승리합니다. Amal은 항상 먼저 플레이합니다. 우리는 둘 다 최적의 플레이를 한다면 그가 강제로 승리할 수 있는지 확인해야 합니다. 따라서 입력이 k =5 target =10과 같으면 Amal이 먼저 4를 선택한 다음 Bimal이 1, 2, ... 또는 5를 선택하든 Amal은

비용이라는 목록이 있다고 가정합니다. 비용[i]에 [c1, c2]가 있는 경우 사람 i가 도시 0에 도달하는 데 비용 c1이 필요하고 도시 1에 도달하는 데 c2 비용이 든다는 것을 나타냅니다. 우리는 동일한 수의 사람들이 도시 1과 도시 0에 가기를 원합니다. 필요한 최소 비용을 찾아야 합니다. 따라서 입력이 비용 =[[2, 6],[10, 3],[4, 9],[5, 8]]과 같으면 출력은 17이 됩니다. 왜냐하면 사람 0과 2는 도시 0과 사람 1과 3이 도시 1로 이동하므로 도시 0의 경우 비용은 2+4 =6이고 도시 1의 경우

DateTimeIndex의 타임스탬프를 가장 가까운 빈도로 맞추려면 DateTimeIndex.snap()을 사용하세요. 방법. freq를 사용하여 주파수를 설정합니다. 매개변수. 먼저 필요한 라이브러리를 가져옵니다 - import pandas as pd 기간이 6이고 빈도가 D 즉 day −인 DatetimeIndex를 만듭니다. datetimeindex = pd.date_range('2021-10-20 02:30:50', periods=6, tz='Australia/Adelaide', freq=&#

과일이라는 목록과 또 다른 두 개의 값 k와 cap이 있다고 가정합니다. 각 과일[i]에 [c, s, t]의 세 가지 값이 있는 경우 과일 i는 각각 c 비용이 들고 각각의 크기는 s이며 총 t가 있음을 나타냅니다. k는 용량 한도의 과일 바구니 수를 나타냅니다. 다음 제약 조건으로 과일 바구니를 이 순서로 채우고자 합니다. 각 바구니에는 같은 종류의 과일만 담을 수 있습니다. 각 바구니는 가능한 한 가득 차 있어야 합니다. 각 바구니는 가능한 한 저렴해야 합니다. 따라서 최대한 많은 바구니를 채우는 데 필요한 최소 비용을

DateTimeIndex를 시간 단위로 반올림하려면 DateTimeIndex.round()를 사용하세요. 방법. 시간당 빈도의 경우 빈도 를 사용하십시오. 값이 H인 매개변수. 먼저 필요한 라이브러리를 가져옵니다 - pandas를 pd로 가져오기 기간이 5이고 빈도가 T 즉 분 -인 DatetimeIndex를 만듭니다. datetimeindex =pd.date_range(2021-09-29 07:00, period=5, tz=Australia/Adelaide, freq=35T) DateTimeIndex 표시 - print(Da

DateTimeIndex를 분 빈도로 반올림하려면 DateTimeIndex.round()를 사용하세요. 방법. 분 주파수의 경우 주파수 를 사용하십시오. 값이 T인 매개변수 . 먼저 필요한 라이브러리를 가져옵니다 - import pandas as pd 기간이 5이고 빈도가 초인 DatetimeIndex. 시간대는 호주/애들레이드입니다 - datetimeindex = pd.date_range('2021-09-29 07:00', periods=5, tz='Australia/Adelaide', freq=&

길이가 짝수인 소문자 문자열 s가 있다고 가정합니다. 모든 i에 대해 다음 세 가지 조건 중 하나가 충족되도록 업데이트해야 하는 최소 문자 수를 찾아야 합니다. 여기서 0 ≤ i

nums라는 숫자 목록이 있고 오름차순으로 정렬되어 있고 또 다른 숫자 대상이 있다고 가정하고 숫자를 정렬된 상태로 유지하려면 대상을 삽입해야 하는 인덱스를 찾아야 합니다. target이 이미 nums에 있는 경우 target을 삽입할 수 있는 가장 큰 인덱스를 반환합니다. 이것을 라이브러리 함수를 사용하지 않고 풀어야 하고 O(log n) 시간 안에 풀어야 합니다. 따라서 입력이 nums =[1,5,6,6,8,9] target =6과 같으면 출력은 4가 됩니다. 6이 이미 있기 때문에 삽입하려면 가능한 가장 큰 인덱스는 4입니다

숫자 번호가 있다고 가정합니다. 이에 상응하는 로마 숫자로 변환해야 합니다. 로마 숫자는 아래와 같은 기호와 값을 포함합니다 - 나 =1 V =5 X =10 L =50 C =100 D =500 M =1000 이러한 기호는 일반적으로 가장 큰 것에서 가장 작은 것으로, 왼쪽에서 오른쪽으로 작성되며 모든 기호의 값을 합산하여 계산할 수 있습니다. 그러나 낮은 값의 기호가 높은 값의 기호 왼쪽에 있는 특수한 경우가 있습니다. his는 높은 값에서 낮은 값을 빼는 것을 나타냅니다. 다음은 그러한 경우의 예입니다 - I는 V 앞에

두 개의 이진 행렬 mat1과 mat2가 있다고 가정합니다. 여기서 1은 육지, 0은 물을 나타내며, 1(육지)군이 물로 둘러싸여 있으면 섬이라고 합니다. 정확히 같은 좌표에서 mat1과 mat2에 존재하는 섬의 수를 찾아야 합니다. 따라서 입력이 mat1 =와 같은 경우 1 0 1 1 0 0 1 0 0 그리고 mat2 = 1 0 1 1 0 0 1 0 1 겹치는 섬이 있기 때문에 출력은 2가 됩니다. 1 0 1 1 0 0 1 0 1 따라서 두 개의 겹치는 섬이 있습니다. 이 문제를 해결하기 위해

Walk와 target이라는 두 개의 목록이 있다고 가정합니다. 처음에 우리는 1차원 선에서 위치 0에 있습니다. 지금 |걷다[i]| 걸은 걸음 수를 나타냅니다. 그리고 walk[i]가 양수이면 오른쪽으로 걸었다는 것을 나타내고 왼쪽에는 음수를 나타냅니다. 걸을 때 한 블록, 즉 다음 또는 이전 정수 위치를 이동합니다. 목표 횟수 이상으로 걸어간 블록의 수를 찾아야 합니다. 따라서 입력이 walks =[3, -7, 2] target =2와 같으면 출력은 5가 됩니다. 다음 그림에서 [0, 1], [1, 2], [2 , 3], [-

Interval이 IntervalArray의 값과 겹치는지 요소별로 확인하려면 overlaps()를 사용하세요. Pandas의 메소드 먼저 필요한 라이브러리를 가져옵니다 - import pandas as pd 닫힌 끝점을 포함하여 공통점을 공유하는 경우 두 간격이 겹칩니다. 열린 끝점만 공통적으로 있는 간격은 겹치지 않습니다. IntervalArray 생성 - intervals = pd.arrays.IntervalArray.from_tuples([(10, 20), (15, 35)]) IntervalArray 표시 - prin

닫힌 끝점을 공유하는 간격이 겹치는지 확인하려면 IntervalArray.overlaps()를 사용하세요. Pandas의 메소드 먼저 필요한 라이브러리를 가져옵니다 - import pandas as pd 닫힌 끝점을 포함하여 공통점을 공유하는 경우 두 간격이 겹칩니다. IntervalArray 생성 intervals = pd.arrays.IntervalArray.from_tuples([(10, 20), (15, 35)]) IntervalArray 표시 - print("IntervalArray...\n",in