Row selection: loc[] बनाम iloc[]
DataFrames के साथ काम करने का एक बड़ा हिस्सा है कि आप डेटासेट में इच्छित एंट्रीज़ ढूँढें। आप पंक्तियों को दो तरीकों से ढूँढ सकते हैं:
- किसी कॉलम (फ़ीचर) के एक विशेष मान से.
- पंक्तियों के इंडेक्स (index) से. इस अभ्यास में, हम दूसरे तरीके पर ध्यान देंगे.
यदि आपका pandas के साथ पहले का अनुभव है, तो आप .loc और .iloc इंडेक्सर्स से परिचित होंगे, जो क्रमशः 'location' और 'index location' के लिए होते हैं। अधिकांश मामलों में, इंडेक्स DataFrame में प्रत्येक पंक्ति की स्थिति के समान होगा (जैसे, इंडेक्स 13 वाली पंक्ति 14वीं एंट्री होगी).
हम दोनों फंक्शनों से एक ही काम कर सकते हैं, लेकिन हमें यह जानना है कि स्पीड के लिहाज़ से कौन-सा ज़्यादा कुशल है.
यह अभ्यास पाठ्यक्रम का हिस्सा है
pandas के साथ कुशल कोड लिखना
इंटरैक्टिव व्यावहारिक अभ्यास
इस अभ्यास को इस नमूना कोड को पूरा करके आज़माएँ।
# Define the range of rows to select: row_nums
row_nums = range(0, 1000)
# Select the rows using .loc[] and row_nums and record the time before and after
loc_start_time = time.time()
rows = poker_hands.____[____]
loc_end_time = ___
# Print the time it took to select the rows using .loc[]
print("Time using .loc[]: {} sec".format(___ - ___))