La vettorizzazione di pandas in pratica
In questo esercizio applicherai la vettorizzazione sulle serie di pandas per:
- calcolare il rango medio di tutte le carte in ogni mano (riga)
- calcolare il rango medio di ciascuna delle 5 carte in ogni mano (colonna)
Userai di nuovo il dataset poker_hands per confrontare l’efficienza di entrambi i metodi.
Questo esercizio fa parte del corso
Scrivere codice efficiente con pandas
Istruzioni dell'esercizio
- Calcola il rango medio in ogni mano.
- Calcola il rango medio di ciascuna delle 5 carte in tutte le mani.
esercizio interattivo pratico
Prova questo esercizio completando questo codice di esempio.
# 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())