무작위 행 선택
이 연습 문제에서는 pandas DataFrame에서 복원 추출로 무작위 행(엔트리)을 선택하는 두 가지 방법을 비교해 보겠습니다.
- 내장
pandas함수.sample() NumPy의 무작위 정수 생성기np.random.randint()
일반적으로 통계와 Machine Learning 분야에서는 알고리즘을 학습시킬 때 사용 가능한 데이터의 75%로 학습하고, 나머지 25%로 성능을 평가합니다.
이번 연습에서는 위 두 방법을 각각 사용해 전체 포커 핸드 데이터의 75%를 무작위로 샘플링하고, 어떤 방법이 속도 면에서 더 효율적인지 확인해 보겠습니다.
이 연습은 강의의 일부입니다
pandas로 효율적인 코드 작성하기
실습형 인터랙티브 연습
이 예제를 이 샘플 코드를 완성하여 풀어보세요.
# Extract number of rows in dataset
N=poker_hands.shape[0]
# Select and time the selection of the 75% of the dataset's rows
rand_start_time = time.time()
poker_hands.iloc[np.random.randint(____=0, high=____, ____=int(0.75 * N))]
print("Time using Numpy: {} sec".format(time.time() - rand_start_time))