Začněte nyníZačněte zdarma

Nahrazení více hodnot II

Jak bylo ukázáno ve videu, místo opakovaného volání funkce .replace() pro každou hodnotu zvlášť můžeš použít seznamy a namapovat hodnoty, které chceš nahradit, na jejich náhrady v poměru 1 ku 1.

V datasetu oblíbených jmen jsme narazili na to, že jeden a tentýž etnický původ má vždy dva různé názvy. Chceme pojmenování každého etnického původu sjednotit, a to konkrétně takto:

  • 'ASIAN AND PACI' nahradíme hodnotou 'ASIAN AND PACIFIC ISLANDER'
  • 'BLACK NON HISP' nahradíme hodnotou 'BLACK NON HISPANIC'
  • 'WHITE NON HISP' nahradíme hodnotou 'WHITE NON HISPANIC'

V DataFrame names nahraď všechny hodnoty na levé straně odpovídajícími hodnotami na pravé straně.

Toto cvičení je součástí kurzu

Psaní efektivního kódu s pandas

Zobrazit kurz

Pokyny k cvičení

  • Nahraď všechny názvy etnického původu jejich příslušnými alternativami podle pokynů výše.

Interaktivní cvičení na vyzkoušení si v praxi

Vyzkoušejte si toto cvičení dokončením tohoto ukázkového kódu.

start_time = time.time()

# Replace ethnicities as instructed
names['Ethnicity'].replace([____,____, ____], [____,____,____], inplace=True)

print("Time using .replace(): {} sec".format(time.time() - start_time))
Upravit a spustit kód