替换多个值 I
在本练习中，您将使用 .replace() 函数把多个取值替换为一个或多个新值。您将继续使用 names 数据集。该数据集按年份、性别和 Ethnicity（族裔）等字段记录了美国最常见的名字。
您的目标是：把所有被标记为黑裔或白裔的非西班牙裔都统一替换为非西班牙裔。请记住，数据集中这些族裔的取值如下：['BLACK NON HISP', 'BLACK NON HISPANIC', 'WHITE NON HISP' , 'WHITE NON HISPANIC']，都应被替换为 'NON HISPANIC'。
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使用 pandas 编写高效代码
交互式实操练习
通过完成这段示例代码来试试这个练习。
start_time = time.time()
# Replace all non-Hispanic ethnicities with 'NON HISPANIC'
names['Ethnicity'].____[(names["Ethnicity"] == ____) |
(____["Ethnicity"] == ____) |
(____[____] == ____) |
(____[____] == ____)] = ____
print("Time using .loc[]: sec".format(time.time() - start_time))