随机行选择
在本练习中，您将比较两种用于在 pandas DataFrame 中进行有放回随机行（条目）选择的方法：
- 内置的
pandas函数.random() NumPy的随机整数生成器np.random.randint()
在统计和机器学习领域中，训练算法时通常会使用 75% 的可用数据进行训练，然后用剩余的 25% 数据评估性能。
在本练习中，您将分别使用以上两种方法，随机抽取所有已发扑克牌局的 75%，并比较哪种方法在速度上更高效。
本练习是课程的一部分
使用 pandas 编写高效代码
交互式实操练习
通过完成这段示例代码来试试这个练习。
# 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))