이 강의에서 보셨듯이, 어떤 형태로든 벡터화를 사용하면 성능이 크게 향상돼요.
이 개선은 어디에서 오는 걸까요?
이 연습은 강의의 일부입니다
이론을 실습으로 바꾸는 인터랙티브 연습 중 하나를 만나보세요
이 장에서는 왜 효율적인 코드가 중요한지, 그리고 특정/무작위 행과 열을 효율적으로 선택하는 방법을 살펴봅니다.
이 장에서는 리스트와 딕셔너리를 사용해 하나 이상의 값을 바꾸는 replace() 함수의 활용법을 다룹니다.
이 장에서는 Pandas DataFrame을 반복 처리하는 여러 방법을 소개하고, 벡터화가 가장 효율적인 방법인 이유를 설명합니다.
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이 장에서는 groupby() 함수와 이를 사용해 값을 제자리에서 변환하고, 결측치를 대체하며, 그룹별로 복잡한 함수를 적용하는 방법을 설명합니다.
