Remplacement de .iloc par des tableaux sous-jacents

Maintenant que vous avez une meilleure compréhension des éléments internes d'un DataFrame, mettons à jour l'une de vos analyses précédentes pour exploiter les tableaux sous-jacents d'un DataFrame. Vous reviendrez sur les calculs de pourcentage de gain que vous avez effectués ligne par ligne avec 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

Mettons à jour cette analyse en utilisant des tableaux au lieu de la méthode .iloc. Un DataFrame (baseball_df) a été chargé dans votre session.