Zastępowanie wartości skalarnych II
Jak omówiono w filmie, w DataFrame biblioteki pandas można zastępować wartości w bardzo intuicyjny sposób: wskazujesz pozycję (wiersz i kolumnę) w DataFrame i przypisujesz nową wartość. Bardziej „pandasowy" sposób to użycie funkcji .replace(), która wykonuje to samo zadanie.
Będziesz pracować z DataFrame names, który zawiera m.in. najpopularniejsze imiona w USA według roku, płci i pochodzenia etnicznego.
Twoim zadaniem jest zastąpienie wszystkich wpisów oznaczonych jako FEMALE wartością GIRL, korzystając z dwóch metod:
- intuicyjnego zastępowania wartości skalarnych
- funkcji
.replace()
To ćwiczenie jest częścią kursu
Wydajne programowanie z pandas
Interaktywne ćwiczenie praktyczne
Spróbuj tego ćwiczenia, uzupełniając ten przykładowy kod.
start_time = time.time()
# Replace all the entries that has 'FEMALE' as a gender with 'GIRL'
names['Gender'].____[____ == ____] = 'GIRL'
print("Time using .loc[]: {} sec".format(time.time() - start_time))