Вибір випадкових рядків
У цій вправі ви порівняєте два способи вибірки випадкових рядків (записів) із заміщенням у датафреймі pandas:
- Вбудована функція
pandas.random() - Генератор випадкових цілих чисел
NumPy—np.random.randint()
Загалом у статистиці та машинному навчанні, коли потрібно навчити алгоритм, його навчають на 75% доступних даних, а потім перевіряють якість на решті 25% даних.
У цій вправі ми випадково виберемо 75% усіх розіграних покерних рук, використавши кожен із наведених методів, і перевіримо, який із них ефективніший за швидкістю.
Ця вправа є частиною курсу
Ефективне програмування з pandas
Інтерактивна практична вправа
Спробуйте виконати цю вправу, доповнивши цей зразок коду.
# 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))