Remplacement de .iloc par des tableaux sous-jacents
Maintenant que vous comprenez mieux le fonctionnement interne d'un DataFrame, nous allons mettre à jour l'une de vos analyses précédentes afin de tirer parti des tableaux sous-jacents d'un DataFrame. Vous allez revoir les calculs du pourcentage de victoires que vous avez effectués ligne par ligne à l'aide de la méthode .iloc
:
def calc_win_perc(wins, games_played):
win_perc = wins / games_played
return np.round(win_perc,2)
win_percs_list = []
for i in range(len(baseball_df)):
row = baseball_df.iloc[i]
wins = row['W']
games_played = row['G']
win_perc = calc_win_perc(wins, games_played)
win_percs_list.append(win_perc)
baseball_df['WP'] = win_percs_list
Veuillez mettre à jour cette analyse afin d'utiliser des tableaux à la place de la méthode .iloc
. Un DataFrame (baseball_df
) a été chargé dans votre session.
Cet exercice fait partie du cours
Écrire du code Python efficace
Exercice interactif pratique
Essayez cet exercice en complétant cet exemple de code.
# Use the W array and G array to calculate win percentages
win_percs_np = calc_win_perc(baseball_df[____].____, baseball_df[____].____)