Substituição de .iloc por matrizes subjacentes

Agora que você conhece melhor os componentes internos de um DataFrame, vamos atualizar uma de suas análises anteriores para aproveitar as matrizes subjacentes de um DataFrame. Você revisará os cálculos de porcentagem de ganho que realizou linha por linha com o método .iloc:

def calc_win_perc(wins, games_played):

    win_perc = wins / games_played

    return np.round(win_perc,2)


win_percs_list = []

for i in range(len(baseball_df)):

    row = baseball_df.iloc[i]


    wins = row['W']

    games_played = row['G']


    win_perc = calc_win_perc(wins, games_played)


    win_percs_list.append(win_perc)


baseball_df['WP'] = win_percs_list

Vamos atualizar essa análise para usar matrizes em vez do método .iloc. Um DataFrame (baseball_df) foi carregado em sua sessão.