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pandas वेक्टराइज़ेशन का व्यावहारिक उपयोग

इस अभ्यास में, आप pandas series पर वेक्टराइज़ेशन लागू करेंगे ताकि:

  • हर हाथ (रो) में सभी कार्ड्स के रैंक का औसत निकाला जा सके
  • हर हाथ में 5 कार्ड्स में से प्रत्येक (कॉलम) के रैंक का औसत निकाला जा सके

आप poker_hands डेटासेट का फिर से उपयोग करेंगे ताकि दोनों तरीकों की दक्षता की तुलना कर सकें.

यह अभ्यास पाठ्यक्रम का हिस्सा है

pandas के साथ कुशल कोड लिखना

पाठ्यक्रम देखें

अभ्यास निर्देश

  • हर हाथ में औसत रैंक की गणना करें.
  • सभी हाथों में 5 कार्ड्स में से प्रत्येक की औसत रैंक की गणना करें.

इंटरैक्टिव व्यावहारिक अभ्यास

इस अभ्यास को इस नमूना कोड को पूरा करके आज़माएँ।

# 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())
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