Замена скалярных значений II

Как было рассмотрено в видео, в DataFrame библиотеки pandas значения можно заменять очень интуитивно: достаточно указать позицию (строку и столбец) в DataFrame и присвоить новое значение. Более «pandas»-способ — использовать функцию .replace(), которая выполняет ту же задачу.

Вы будете работать с DataFrame names, который содержит, в том числе, наиболее популярные имена в США по году, полу и этнической принадлежности.

Ваша задача — заменить все записи, классифицированные как FEMALE, на GIRL, используя следующие методы:

интуитивная замена скалярного значения
использование функции .replace()

Это упражнение является частью курса

Эффективная работа с pandas

Посмотреть курс

Интерактивное практическое упражнение

Попробуйте выполнить это упражнение, дополнив этот пример кода.

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))

Редактировать и запускать код