amortized analysis

摊销分析（amortized analysis）是一种计算算法复杂度的方法，它考虑了算法的平均性能，而不是单个操作的性能。它通常用于分析数据结构的复杂度，例如动态数组、哈希表和二叉堆等。摊销分析可以帮助我们更好地理解算法的性能，并且可以预测算法在不同输入情况下的表现。

相关问题

pym_flow['repay_flag'] = (pym_flow['交易种类'] == 'PYMT').astype(np.int8) pym_flow['amortize_flag'] = pym_flow['交易描述'].str.contains('分期').fillna(False).astype(np.int8)

这段代码包含两行操作。

第一行代码将 `pym_flow` DataFrame 中 `交易种类` 列等于 `'PYMT'` 的行，赋值给 `repay_flag` 列，并将其转换为 `np.int8` 类型。这行代码使用了逻辑判断 `(pym_flow['交易种类'] == 'PYMT')` 来筛选出符合条件的行，然后使用 `astype(np.int8)` 将布尔值转换为整数类型。

第二行代码将 `pym_flow` DataFrame 中 `交易描述` 列包含 `'分期'` 字符串的行，赋值给 `amortize_flag` 列，并将其转换为 `np.int8` 类型。这行代码使用了 `str.contains('分期')` 来判断是否包含 `'分期'` 字符串，然后使用 `fillna(False)` 将缺失值填充为 `False`，最后使用 `astype(np.int8)` 将布尔值转换为整数类型。

通过这两行代码，给 `pym_flow` DataFrame 添加了两个新的列 `repay_flag` 和 `amortize_flag`，并根据条件对这两列进行了赋值和类型转换。