使用pandas处理向量化的数据，进行数据的替换时不仅仅能够进行字符串的替换也能够处理数字。
做简单的示例如下：
In [4]: data = Series(range(5))
In [5]: data Out[5]: 0 0 1 1 2 2 3 3 4 4 dtype: int64
In [6]: data.replace(3,333) Out[6]: 0 0 1 1 2 2 3 333 4 4 dtype: int64
In [7]: data Out[7]: 0 0 1 1 2 2 3 3 4 4 dtype: int64
In [8]: data.replace({2:np.nan,4:444})
Out[8]:
0 0.0
1 1.0
2 NaN
3 3.0
4 444.0
dtype: float64
从上面可以看出，替换可以进行单个数字的替换，也可以穿入一个字典进行一个序列的替换。
简单的替换虽然也可以通过赋值进行修改，但是通过赋值进行修改的时候一般首先得进行数据替换对象的查找。但是，通过Series对象的replace方法进行数据替换的方便之处则在于省掉了数据对象的查询。
这篇使用pandas对矢量化数据进行替换处理的方法就是小编分享给大家的全部内容了，希望能给大家一个参考，也希望大家多多支持。
标签：
pandas,替换
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苹果官宣WWDC 2024！预计会有大批AI功能 - 2025/1/11
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RTX 5090要首发 性能要翻倍！三星展示GDDR7显存
三星在GTC上展示了专为下一代游戏GPU设计的GDDR7内存。
首次推出的GDDR7内存模块密度为16GB，每个模块容量为2GB。其速度预设为32 Gbps（PAM3），但也可以降至28 Gbps，以提高产量和初始阶段的整体性能和成本效益。
据三星表示，GDDR7内存的能效将提高20%，同时工作电压仅为1.1V，低于标准的1.2V。通过采用更新的封装材料和优化的电路设计，使得在高速运行时的发热量降低，GDDR7的热阻比GDDR6降低了70%。