values()로 NumPy 배열 벡터화하기

pandas로 효율적인 코드 작성하기

Leonidas Souliotis

PhD candidate

pandas에서의 NumPy

df = pd.DataFrame({'Col1':[0, 1, 
2, 3, 4, 5, 6]}, dtype=np.int8)
print(df)

|        | Col1 | 
|--------|------| 
| 0      | 0    | 
| 1      | 1    | 
| 2      | 2    | 
| 3      | 3    | 
| 4      | 4    | 
| 5      | 5    | 
| 6      | 6    |

nd = np.array(range(7))
print(nd)

[0 1 2 3 4 5 6]

NumPy 벡터화 수행 방법

start_time = time.time()
poker[['R1', 'R2', 'R3', 'R4', 'R5']].values.sum(axis=1)
print("Time using NumPy vectorization: {} sec(time.time() - start_time))

위 연산은 0.00157618522644초에 계산되었습니다

start_time = time.time()
poker[['R1', 'R2', 'R3', 'R4', 'R5']].sum(axis=1)
print("Results from the above operation calculated in %s seconds" % (time.time() - start_time))

위 연산은 0.00268197059631초에 계산되었습니다

시간 차이: 39.0482%

시작해 봅시다!

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