我是 python 编程新手。在解决 leetcode 上的问题时，我遇到了以下代码行。
def deleteDuplicates(self, head: Optional[ListNode]) -> Optional[ListNode]:
Optional[ListNode]如果有人能解释我们为什么使用? ，那将会非常有帮助。
**它有什么作用？它有什么用？**
我正在使用json_normalize这里给出的文档中给出的示例pandas.json_normalize — pandas 1.0.3 文档，不幸的是，我无法粘贴我的实际 JSON，但此示例有效。从文档粘贴：
data = [{'state': 'Florida',
'shortname': 'FL',
'info': {'governor': 'Rick Scott'},
'counties': [{'name': 'Dade', 'population': 12345},
{'name': 'Broward', 'population': 40000},
{'name': 'Palm Beach', 'population': 60000}]},
{'state': 'Ohio',
'shortname': 'OH',
'info': {'governor': 'John Kasich'},
'counties': [{'name': 'Summit', 'population': 1234},
{'name': 'Cuyahoga', 'population': 1337}]}]
result = json_normalize(data, 'counties', ['state', 'shortname',
['info', 'governor']])
result
name population state shortname info.governor
0 Dade 12345 Florida FL Rick Scott
1 Broward 40000 Florida FL Rick Scott
2 …我正在尝试使用 pd.date_range 生成一个日期列表，用于捕获 12 个月滚动场景中该月的第二天。我不太知道如何结合文档中的频率别名来实现这一点。下面是我所在的位置和输出。我倒要看看
['2020-05-02', '2020-04-02', '2020-03-02'...]
pd.date_range(end='2020-06-02',periods=12,freq=)
DatetimeIndex(['2020-05-22', '2020-05-23', '2020-05-24', '2020-05-25',
'2020-05-26', '2020-05-27', '2020-05-28', '2020-05-29',
'2020-05-30', '2020-05-31', '2020-06-01', '2020-06-02'],
dtype='datetime64[ns]', freq='D')