DataFrame 반복을 위한 벡터화 방법
이제 pandas와 NumPy의 벡터화에 익숙해지셨으니, 두 방법의 성능을 직접 비교해 보겠습니다.
여러분의 과제는 pandas Series에 대한 벡터화를 사용해 각 핸드에서 모든 카드의 랭크 분산을 계산하고, 이어서 코드를 NumPy ndarray에 대한 벡터화 방법으로 수정하는 것입니다.
이 연습은 강의의 일부입니다
pandas로 효율적인 코드 작성하기
실습형 인터랙티브 연습
이 예제를 이 샘플 코드를 완성하여 풀어보세요.
# 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())