Column selection: .iloc[] बनाम नाम से
पिछले अभ्यास में आपने देखा कि .loc[] और .iloc[] फंक्शन का प्रयोग DataFrame की विशिष्ट पंक्तियाँ (इंडेक्स के आधार पर) ढूँढने के लिए कैसे किया जा सकता है। यह पाया गया कि इस काम के लिए .iloc[] फंक्शन काफ़ी तेज़ चलता है (~ 2 गुना)!
एक और अहम काम है DataFrame की मनचाही फीचर्स (कॉलम) को चुनने के लिए तेज़ तरीक़े का पता लगाना। इस अभ्यास में हम इन दोनों की तुलना करेंगे:
- इंडेक्स लोकेटर
.iloc()का उपयोग - कॉलम के नामों का उपयोग हालाँकि इन दोनों से एक ही काम किया जा सकता है, हमें यह जानना है कि स्पीड के लिहाज़ से कौन अधिक प्रभावी है।
इस अभ्यास में, आप poker_hands में संग्रहीत पोकर डेटा पर काम जारी रखेंगे। कंसोल में poker_hands.head() कॉल करके इस DataFrame की संरचना पर एक नज़र डालिए!
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।
# Use .iloc to select the first, fourth, fifth, seventh and eighth column and record the times before and after
iloc_start_time = ___
cols = poker_hands.___[___,[0,3,___,___,___]]
iloc_end_time = ___
# Print the time it took
print("Time using .iloc[] : {} sec".format(___ - ___))