为了最好地决定如何处理天气数据集中每个特征的缺失数据,我希望获得每个特征和每个气象站最长的NaNs块的长度,后者由'id‘表示。尽管下面的代码实现了这一点,但我意识到代码的笨拙之处。实现这一目标的优雅方法是什么(也许可以利用GroupBy对象的功能)?问题中的尴尬代码:id_groups = weather_df.groupby('id')
for feature in we
假设我有一个序列x1,x2,x3.....xn,我想找到最长的连续子序列xi,xi+1,xi+2......xi+k,它的反向也是给定序列的子序列。如果有多个这样的子序列,那么我也必须找到最小的i。例句:-考虑顺序:a aabcdddd here i=5,k=3
我试着看原来最长的公共子序列问题,但这是