Wybór wierszy: loc[] vs iloc[]
Praca z DataFrames w dużej mierze polega na wyszukiwaniu konkretnych wpisów w zbiorze danych. Wiersze możesz lokalizować na dwa sposoby:
- Według konkretnej wartości kolumny (cechy).
- Według indeksu wierszy (indeks). W tym ćwiczeniu skupimy się na drugim sposobie.
Jeśli masz już doświadczenie z pandas, zapewne znasz indeksery .loc i .iloc, które oznaczają odpowiednio „lokalizację" i „lokalizację według indeksu". W większości przypadków indeksy odpowiadają pozycji każdego wiersza w DataFrame (np. wiersz o indeksie 13 będzie 14. wpisem).
Oba narzędzia pozwalają wykonać to samo zadanie – sprawdzimy jednak, które z nich jest wydajniejsze pod względem szybkości działania.
To ćwiczenie jest częścią kursu
Wydajne programowanie z pandas
Interaktywne ćwiczenie praktyczne
Spróbuj tego ćwiczenia, uzupełniając ten przykładowy kod.
# Define the range of rows to select: row_nums
row_nums = range(0, 1000)
# Select the rows using .loc[] and row_nums and record the time before and after
loc_start_time = time.time()
rows = poker_hands.____[____]
loc_end_time = ___
# Print the time it took to select the rows using .loc[]
print("Time using .loc[]: {} sec".format(___ - ___))