Vectorisation pandas en pratique
Dans cet exercice, vous allez appliquer la vectorisation sur des séries pandas pour :
- calculer le rang moyen de toutes les cartes de chaque main (ligne)
- calculer le rang moyen de chacune des 5 cartes dans chaque main (colonne)
Vous utiliserez à nouveau le jeu de données poker_hands pour comparer l’efficacité des deux méthodes.
Cet exercice fait partie du cours
Écrire du code efficace avec pandas
Instructions
- Calculez le rang moyen dans chaque main.
- Calculez le rang moyen de chacune des 5 cartes dans l’ensemble des mains.
Exercice interactif pratique
Essayez cet exercice en complétant cet exemple de code.
# 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())