특정 시계열 빈도로 DateTimeIndex에서 요일을 추출하려면 DateTimeIndex.dayofweek를 사용하세요. 재산 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/Sydney', freq='3D') DateTimeIndex 빈도

말뚝이라고 하는 숫자 목록과 k 값이 있다고 가정합니다. 말뚝[i]은 말뚝 i에 있는 돌의 수를 나타냅니다. 매 시간마다 우리는 아무 더미나 선택하고 그 더미에서 r개의 돌을 제거합니다. r개 미만의 돌이 있는 더미를 선택하면 더미를 치우는 데 여전히 1시간이 걸립니다. k 시간 이하의 모든 돌을 제거할 수 있도록 r의 최소값을 찾아야 합니다. 따라서 입력이 더미 =[3, 6, 4] k =5와 같다면 출력은 3이 됩니다. 왜냐하면 r =시간당 돌 3개의 경우 2시간 안에 두 번째 더미를 지울 수 있기 때문입니다. 2시간 안에 세

특정 시계열 빈도로 DateTimeIndex에서 날짜의 분기를 추출하려면 DateTimeIndex.quarter를 사용하세요. . 먼저 필요한 라이브러리를 가져옵니다 - import pandas as pd 기간이 6이고 빈도가 M 즉 월인 DatetimeIndex를 만듭니다. 시간대는 호주/시드니입니다 - datetimeindex = pd.date_range('2021-10-20 02:30:50', periods=6, tz='Australia/Sydney', freq='2M') Da

특정 시계열 빈도로 DateTimeIndex에서 시간대를 추출하려면 DateTimeIndex.tz를 사용하세요. 재산. 먼저 필요한 라이브러리를 가져옵니다 - pandas를 pd로 가져오기 기간이 6이고 빈도가 D 즉 일인 DatetimeIndex를 만듭니다. 시간대는 호주/시드니입니다 - datetimeindex =pd.date_range(2021-10-20 02:30:50, period=6, tz=Australia/Sydney, freq=D) DateTimeIndex 표시 - print(DateTimeIndex...\n,

이진 행렬이 있다고 가정합니다. 여기서 1은 육지를 나타내고 0은 물을 나타냅니다. 모든 땅에서 우리는 위, 아래, 왼쪽 또는 오른쪽으로 이동할 수 있지만 대각선으로 다른 땅 셀로 이동하거나 매트릭스에서 벗어날 수 없습니다. 매트릭스에서 벗어날 수 없는 육지 세포의 수를 찾아야 합니다. 따라서 입력이 다음과 같으면 0 0 0 1 0 1 1 0 0 1 1 0 0 0 0 1 그러면 출력은 4가 됩니다. 중앙에 4개의 사각형이 있기 때문에 매트릭스에서 벗어날 수 없습니다. 이 문제를 해결하기 위해 다음 단계를 따릅니다.

DateTimeIndex에서 빈도를 추출하려면 DateTimeIndex.freq를 사용하세요. Pandas의 속성 먼저 필요한 라이브러리를 가져옵니다 - import pandas as pd 기간이 6이고 빈도가 D 즉 일인 DatetimeIndex를 만듭니다. 시간대는 호주/애들레이드입니다 - datetimeindex = pd.date_range('2021-10-20 02:30:50', periods=6, tz='Australia/Adelaide', freq='D') DateTime

DateTimeIndex에서 빈도 개체를 문자열로 추출하려면 DateTimeIndex.freqstr을 사용합니다. Pandas의 속성 먼저 필요한 라이브러리를 가져옵니다 - pandas를 pd로 가져오기 기간이 6이고 빈도가 D 즉 day −인 DatetimeIndex를 만듭니다. datetimeindex =pd.date_range(2021-10-20 02:30:50, period=6, tz=Australia/Adelaide, freq=D) DateTimeIndex 표시 - print(DateTimeIndex...\n, dat

nums라는 숫자 목록이 있다고 가정합니다. 이제 인덱스 i에서 요소를 삭제한 다음 결과 목록의 짝수 인덱스 값의 합이 홀수 인덱스 값의 합과 동일한지 여부에 따라 true 또는 false를 반환하는 f(i)라는 함수를 고려하십시오. 따라서 f가 true를 반환하는 인덱스 수가 필요합니다. 따라서 입력이 nums =[6, 8, 5, 2, 3]과 같으면 출력은 2가 됩니다. 왜냐하면 8을 제거하면 배열은 [6, 5, 2, 3]이 되고 홀수는 그리고 인덱스 요소의 합도 8이므로 동일합니다. 또 다른 가능한 해결책은 2를 제거하면 배열

DateTimeIndex의 날짜가 해당 월의 1일인지 확인하려면 DateTimeIndex.is_month_start를 사용하세요. 재산. 먼저 필요한 라이브러리를 가져옵니다 - import pandas as pd 기간이 6이고 빈도가 D 즉 일인 DatetimeIndex를 만듭니다. 시간대는 호주/애들레이드입니다 - datetimeindex = pd.date_range('2021-9-21 02:30:50', periods=6, tz='Australia/Adelaide', freq='5D'

nums라는 숫자 목록이 있다고 가정합니다. 이 목록의 길이는 짝수입니다. 이제 숫자에서 임의의 숫자를 선택하고 [1 및 최대 숫자] 범위의 값으로 업데이트하는 작업을 고려하십시오. 모든 i에 대해 nums[i] + nums[n-1-i]가 동일한 수와 같도록 요구되는 그러한 연산의 최소 수를 찾아야 합니다. 따라서 입력이 nums =[8,6,2,5,9,2]와 같으면 출력은 2가 됩니다. 왜냐하면 nums[2]에서 처음 2를 5로, 9를 nums[4에서 변경하기 때문입니다. ] ~ 4, 요소는 [8,6,5,5,4,2]가 되고 각 i

DateTimeIndex의 날짜가 해당 월의 마지막 날인지 확인하려면 DateTimeIndex.is_month_end를 사용하세요. 재산. 먼저 필요한 라이브러리를 가져옵니다 - import pandas as pd 기간이 6이고 빈도가 D 즉, 일 −인 DatetimeIndex를 만듭니다. datetimeindex = pd.date_range('2021-9-15 06:40:35', periods=6, tz='Australia/Adelaide', freq='15D') DateTimeI

DateTimeIndex의 날짜가 분기의 첫 번째 날인지 확인하려면 DateTimeIndex.is_quarter_start를 사용하세요. 재산. 먼저 필요한 라이브러리를 가져옵니다 - import pandas as pd 기간이 6이고 빈도가 D 즉, 일 −인 DatetimeIndex를 만듭니다. datetimeindex = pd.date_range('2021-10-1 02:30:50', periods=6, tz='Australia/Adelaide', freq='30D') DateTi

DateTimeIndex의 날짜가 분기의 마지막 날인지 확인하려면 DateTimeIndex.is_quarter_end를 사용하세요. 재산. 먼저 필요한 라이브러리를 가져옵니다 - import pandas as pd 기간이 6이고 빈도가 D 즉 일인 DatetimeIndex를 만듭니다. 시간대는 호주/애들레이드입니다 - datetimeindex = pd.date_range('2021-6-15 02:30:50', periods=6, tz='Australia/Adelaide', freq='15D&#

고유한 양수 nums가 있는 nums라는 숫자 목록이 있다고 가정합니다. a*b =c*d, a, b, c 및 d가 모두 nums의 고유한 요소가 되도록 nums에서 (a, b, c, d)와 같은 4배의 수를 찾아야 합니다. 따라서 입력이 nums =[3, 6, 4, 8]과 같으면 4배는 [[3,8,6,4], [3,8,4,6]이기 때문에 출력은 8이 됩니다. , [8,3,6,4], [8,3,4,6], [6,4,3,8], [4,6,3,8], [6,4,8,3] , [4,6,8,3]]. 이 문제를 해결하기 위해 다음 단계를 따릅니다.

DateTimeIndex의 날짜가 연초인지 확인하려면 DateTimeIndex.is_year_start를 사용하세요. 재산. 먼저 필요한 라이브러리를 가져옵니다 - import pandas as pd 기간이 6이고 빈도가 D 즉, 일 −인 DatetimeIndex를 만듭니다. datetimeindex = pd.date_range('2021-12-30 02:30:50', periods=6, tz='Australia/Adelaide', freq='1D') DateTimeIndex 표시

DateTimeIndex의 날짜가 올해의 마지막 날인지 확인하려면 DateTimeIndex.is_year_end를 사용하세요. 재산. 먼저 필요한 라이브러리를 가져옵니다 - import pandas as pd 기간이 6이고 빈도가 D 즉, 일 −인 DatetimeIndex를 만듭니다. datetimeindex = pd.date_range('2021-12-25 02:30:50', periods=6, tz='Australia/Adelaide', freq='2D') DateTimeInde

0이 빈 셀을 나타내고 1이 벽인 이진 행렬이 있다고 가정합니다. 왼쪽 위 모서리(0, 0)에서 시작하면 오른쪽 아래 모서리(R-1, C-1)에 도달하는 데 필요한 최소 셀 수를 찾아야 합니다. 여기서 R은 행 수이고 C는 숫자입니다. 열의. 답을 찾을 수 없으면 -1을 반환합니다. 따라서 입력이 다음과 같으면 0 0 0 1 0 0 0 1 1 0 0 0 0 1 1 1 1 0 0 0 다음과 같은 경로를 선택할 수 있기 때문에 출력은 8이 됩니다. - 0 0 0 1 0 0 0 1 1 0 0 0 0 1 1 1 1 0

DateTimeIndex의 날짜가 윤년에 속하는지 확인하려면 DateTimeIndex.is_leap_year를 사용하세요. 재산 먼저 필요한 라이브러리를 가져옵니다 - import pandas as pd 기간이 6이고 빈도가 Y 즉, 년 −인 DatetimeIndex를 만듭니다. datetimeindex = pd.date_range('2021-12-30 02:30:50', periods=6, tz='Australia/Adelaide', freq='3Y') DateTimeIndex 표

주어진 DatetimeIndex 객체의 빈도를 감지하려면 DateTimeIndex.inferred_freq를 사용하세요. 재산. 먼저 필요한 라이브러리를 가져옵니다 - import pandas as pd 기간이 5이고 빈도가 Y 즉 년인 DatetimeIndex를 만듭니다. 시간대는 호주/애들레이드입니다 - datetimeindex = pd.date_range('2021-10-30 02:30:50', periods=5, tz='Australia/Adelaide', freq='3Y')

nums라는 요소 목록이 있다고 가정하고 모든 하위 목록에 해당 하위 목록에서 정확히 한 번 발생하는 최소 1개의 요소가 있는지 확인해야 합니다. 선형 시간에 이 문제를 해결해야 합니다. 따라서 입력이 nums =[5, 10, 20, 10, 0]과 같으면 출력은 True가 됩니다. nums의 모든 하위 목록에는 한 번만 발생한 요소가 하나 이상 있기 때문입니다. [[5], [10], [20], [10], [0], [5,10], [10,20], [20,10], [10,0], [5,10, 20], [10,20,10], [20,10,0