การเลือกคอลัมน์: .iloc[] เทียบกับการใช้ชื่อ
ในแบบฝึกหัดก่อนหน้า เราได้เห็นว่าฟังก์ชัน .loc[] และ .iloc[] สามารถใช้ระบุ แถว ที่ต้องการใน DataFrame ได้ (โดยอ้างอิงจาก index) และพบว่าฟังก์ชัน .iloc[] ทำงานได้เร็วกว่าถึง ~2 เท่าสำหรับงานนี้!
อีกหนึ่งสิ่งที่สำคัญคือการค้นหาฟังก์ชันที่เร็วกว่าในการเลือก ฟีเจอร์ (คอลัมน์) ที่ต้องการจาก DataFrame ในแบบฝึกหัดนี้ เราจะเปรียบเทียบ 2 วิธีต่อไปนี้:
- การใช้ตัวระบุ index
.iloc() - การใช้ชื่อของคอลัมน์ แม้ทั้งสองวิธีจะให้ผลลัพธ์เดียวกัน แต่เราต้องการดูว่าวิธีใดมีประสิทธิภาพด้านความเร็วมากกว่า
ในแบบฝึกหัดนี้ เราจะทำงานต่อกับข้อมูลไพ่โป๊กเกอร์ที่เก็บอยู่ในตัวแปร poker_hands ลองเรียก poker_hands.head() ในคอนโซลเพื่อดูโครงสร้างของ DataFrame นี้ก่อน!
แบบฝึกหัดนี้เป็นส่วนหนึ่งของหลักสูตร
การเขียนโค้ดที่มีประสิทธิภาพด้วย pandas
แบบฝึกหัดเชิงโต้ตอบแบบลงมือทำ
ลองทำแบบฝึกหัดนี้โดยเติมโค้ดตัวอย่างนี้ให้สมบูรณ์
# Use .iloc to select the first, fourth, fifth, seventh and eighth column and record the times before and after
iloc_start_time = ___
cols = poker_hands.___[___,[0,3,___,___,___]]
iloc_end_time = ___
# Print the time it took
print("Time using .iloc[] : {} sec".format(___ - ___))