隨機選取列
在這個練習中，你會比較兩種在 pandas DataFrame 中「可重複抽樣」隨機選取列（entries）的方法：
- 內建的
pandas函式.sample() NumPy的隨機整數產生器np.random.randint()
在統計與機器學習領域中，訓練演算法時，常見做法是用可用資料的 75% 來訓練，剩下的 25% 用來評估效能。
在本練習中，我們會用上述每一種方法，隨機抽取所有撲克牌手牌資料的 75%，並比較哪一種方法在速度上更有效率。
本練習屬於課程
使用 pandas 撰寫高效程式碼
動手互動練習
試著完成這個範例程式碼，體驗一下這個練習。
# 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))