여러 값 바꾸기 II
영상에서 살펴본 것처럼, 여러 값을 바꿀 때 .replace() 함수를 여러 번 호출하는 대신, 리스트를 사용해 바꿀 대상과 바꿀 값을 각각 1:1로 매핑할 수 있어요.
인기 이름 데이터셋에서 보았듯이, 같은 민족성을 가리키는 서로 다른 이름이 있어요. 각 민족성의 이름을 표준화하기 위해 다음과 같이 바꾸려고 합니다.
'ASIAN AND PACI'→'ASIAN AND PACIFIC ISLANDER''BLACK NON HISP'→'BLACK NON HISPANIC''WHITE NON HISP'→'WHITE NON HISPANIC'
names DataFrame에서 왼쪽의 모든 값을 오른쪽의 값으로 바꾸세요.
이 연습은 강의의 일부입니다
pandas로 효율적인 코드 작성하기
연습 안내
- 위에 표시된 대로 각 민족성을 해당하는 대체 값으로 모두 바꾸세요.
실습형 인터랙티브 연습
이 예제를 이 샘플 코드를 완성하여 풀어보세요.
start_time = time.time()
# Replace ethnicities as instructed
names['Ethnicity'].replace([____,____, ____], [____,____,____], inplace=True)
print("Time using .replace(): {} sec".format(time.time() - start_time))