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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.

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<cours>Écrire du code Python efficace</cours>
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Exercice interactif pratique

Essayez cet exercice en complétant ce code d’exemple.

# Use the W array and G array to calculate win percentages
win_percs_np = calc_win_perc(baseball_df[____].____, baseball_df[____].____)
Modifier et exécuter le code