Vektorizace v pandas v praxi
V tomto cvičení použiješ vektorizaci nad pandas sériemi k:
- výpočtu průměrného ranku všech karet v každé ruce (řádek)
- výpočtu průměrného ranku každé z 5 karet ve všech rukou (sloupec)
K porovnání efektivity obou metod opět využiješ dataset poker_hands.
Toto cvičení je součástí kurzu
Psaní efektivního kódu s pandas
Pokyny k cvičení
- Vypočítej průměrný rank v každé ruce.
- Vypočítej průměrný rank každé z 5 karet ve všech rukou.
Interaktivní cvičení na vyzkoušení si v praxi
Vyzkoušejte si toto cvičení dokončením tohoto ukázkového kódu.
# Calculate the mean rank in each hand
row_start_time = time.time()
mean_r = poker_hands[['R1', 'R2', 'R3', 'R4', 'R5']].____(axis=____)
print("Time using pandas vectorization for rows: {} sec".format(time.time() - row_start_time))
print(mean_r.head())
# Calculate the mean rank of each of the 5 card in all hands
col_start_time = time.time()
mean_c = poker_hands[['R1', 'R2', 'R3', ____, ____]].____(____=____)
print("Time using pandas vectorization for columns: {} sec".format(time.time() - col_start_time))
print(mean_c.head())