Максим Припадчев

1. Используете более удобный способ подсчета стоимости с комиссией: 78 * (1 + 0.03) = 78 * 1.03 = 80.34
2. Теперь составляем элементарное школьное уравнение

x * 1.03 = 80.34
x = 80.34 / 1.03
x = 78

1. По поводу скорости, даже на дефолтных параметрах функции выглядит подозрительно. 10 минут подозрительно. Что влияет на скорость, параметр maxlag, это параметр на сколько максимально наблюдений назад смотрит алгоритм при проведении теста. по умолчанию он равен. 12 * (количество наблюдений / 100 )**(1/4), в вашем случае это 101 наблюдение. Если уменьшить это значение тест выполнится быстрее. Нужно ли это делать? это зависит от контекста проблемы. Например если бы это была финансовая ts с дневной частотой то maxlag = 101, не имеет никакого смысла его можно было уменьшить скажем до 10 а то и еще меньше.

2. Относительно python vs R. Если брать какие то специфические моменты в особенности тесты, библиотеки R попросту на порядок превзойдут библиотеки python (на сегодняшний момент). Но при создании проекта это далеко не все. Создать поддерживаемую базу кода на python значительно легче чем на R. Коммунити python значительно больше это значит, где будет python а где R скажем через 5 лет, сколько новых фреймворков появится какая новая инфраструктура будет создана и т.д. R крутой нишевый инструмент. И если смотреть на короткие готовые решения скажем в области анализа ts он попросту круче. Если строить проект который включает в себя анализ ts, многие однозначно выберут python.

Поле Tuples имеет dtype, 'Object', что в pandas (малость упрощая) эквивалентно str. В pandas есть aкссесор str для того что бы применять по элементно функции строк python, регулярные выражения и т.д. синтаксис элементарный.
df['Tuples'].str.some_method()
распарсите строку и все. Если вы ищете готовое решение, то это во фриланс. Вы должны предоставить код в котором вы пытаетесь решить проблему, но не получается. Направление для начала написания такого кода я вам подсказал.

Если тип данных у 0.00009011 str, проблем нет вообще.

s = '0.00009011'
first, second = s.split('.')
result = first + '.' + second[2:-2]
print(result)

Если же данные поступают в формате flaot нас ждет проблема, если мы конвертируем float в str мы получим str в научном виде неудобном для парсинга, если же мы будем использовать чистый python для выведения float в научном виде нам нужно зафиксировать количество символов сколько мы будем форматировать псевдо код будет такой

float_number = 0.0000550034
print(f"{float_number:.nf}")

но n для каждого поступления нового числа свое и мы не сможем удалять первые и последние две цифры.
в библиотеке numpy есть решение данной проблемы

import numpy as np
number = 0.00009011
first, second = str(np.format_float_positional(number,trim='-')).split('.')
result = first + '.' + second[2:-2]
print(result)
здесь в отличии от первого случая тип наших float но проблема все равно решается.

код рабочий в принципе немного подкорректируй последнюю часть и все

try:
    print(a.find('a')['href'])
except TypeError:
    pass

добавь эту конструкцию в тело цикла for и все проверил выводит ровно все 147 ссылок.

def f(l):
    return l[:2]+['Test']+l[2+1:] if len(l) > 2 else l + ['Test']

Что бы трансформировать weights в вероятности вы каждый элемент делите на сумму weights. В вашем случае weights = (1,3,7,9,80). ваш пространство выборки a = [1,2,3,4,5], соответственно
1 : 1 / sum(weights)
2 : 3 / sum(weights)
3 : 7 / sum(weights)
4 : 9 / sum(weights)
5 : 80 / sum(weights)

Интерпретация: При большом количество реализаций эксперимента (большое количество выборок) в данной функции регулируется параметром k, ваша относительная частота будут СТРЕМИТСЯ к заданным вероятностям но не ПОЛНОСТЬЮ им соответствовать.
Например:
random.choice(['Red','Black'],[5,25], k=100)
вы получаете
Red: 5/30 = 1/5
Black: 4/5
за 100 реализаций эксперимента вы ОЖИДАЕТЕ.
Red: 100 * (1/5) = 20
Black: 80
вам на ГАРАНТИРОВАННЫ 20 и 80. Могут быть близкие к этим значения, могут быть 20 и 80. То есть количество будет варьироваться возле этих значений.

import datetime
past = datetime.datetime(2022,11,25,16,55,32)
now = datetime.datetime.now()
mappings = {'Дней: ':60*60*24, 'Часов: ':60*60, 'Минут: ': 60,'Секунд: ':1}
diff_in_seconds = int((now - past).total_seconds())
result = ''
for key, value in mappings.items():
    result += key + str(diff_in_seconds // value) + ', '
    diff_in_seconds %= value
print(f'Разница между {past} и {now} состовляет {result}')

Для примера я взял дату несколько дней назад и дату момента запуска скрипта, и вывел полную разницу, дальше подгоните под свои нужды и все.

вы должны использовать объект timedelta.

import datetime
print((datetime.datetime.now() + datetime.timedelta(hours=3)).strftime("%d.%m.%Y %H:%M:%S"))

попробуй поработать с позицией первого не нуля вправо или влево от точки алгоритмически.

import math
def convert(a,b):
    p = math.floor(math.log10(a))
    if a < 1:
        result = '0.' + str(abs(p+1)*'0') + str(b)
        return result
print(convert(0.0601,535))
print(convert(0.00601,535))
print(convert(0.000601,535))

ключевая строчка кода
p = math.floor(math.log10(a))
она дает тебе позицию отрицательную или положительную.
Я думаю такая подсказка будет полезной, маленькая функция для примера работает не со всеми случаями (она представлена для примера). Но зная позицию первого не нуля от точки отрицательную в право и положительную влево, можно решить данную задачу.

В принципе по логике все верно, единственно в функции print нужно задать параметр end=' ', что бы вывод был в одну строку через пробел.

n = int(input("Введите длину массива: "))
mas = input("Введите элементы массива через пробел: ").split()
for i in range(0,n,2):
    print(mas[i],end=' ')