替换多个值 II
正如视频中所示，与其多次调用 .replace() 来替换多个值，不如使用列表，将要替换的元素与目标元素进行一一对应的映射。
在热门姓名数据集中，某些族裔有两个名称。我们希望通过替换来统一每个族裔的命名规范：
- 将
'ASIAN AND PACI'替换为'ASIAN AND PACIFIC ISLANDER' - 将
'BLACK NON HISP'替换为'BLACK NON HISPANIC' - 将
'WHITE NON HISP'替换为'WHITE NON HISPANIC'
在 DataFrame names 中，请将左侧的所有值替换为右侧对应的值。
本练习是课程的一部分
使用 pandas 编写高效代码
练习说明
- 按上述说明，将所有族裔名称替换为各自对应的标准名称。
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 ethnicities as instructed
names['Ethnicity'].replace([____,____, ____], [____,____,____], inplace=True)
print("Time using .replace(): {} sec".format(time.time() - start_time))