DataFrame をループ処理するためのベクトル化手法
pandas と NumPy のベクトル化に慣れてきたところで、それぞれのパフォーマンスを自分で比較してみましょう。
課題は、まず pandas の Series に対するベクトル化を使って、各手札に含まれるすべてのカードのランクの分散を計算し、その後、NumPy の ndarray に対するベクトル化を使うようにコードを修正することです。
この演習はコースの一部です
pandasで効率的にコードを書く
実践的なインタラクティブ演習
このサンプルコードを完成させて、この演習に挑戦してみましょう。
# Calculate the variance in each hand
start_time = time.time()
poker_var = poker_hands[[____, ____, ____, ____, ____]].____(____=____)
print("Time using pandas vectorization: {} sec".format(time.time() - start_time))
print(poker_var.head())