使用pandas
處理向量化的資料，進行資料的替換時不僅僅能夠進行字串的替換也能夠處理數字。
做簡單的示例如下：
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()
out[
8]:
0 0.0
1 1.0
2 nan
3 3.0
4 444.0
dtype: float64
從上面可以看出，替換可以進行單個數字的替換，也可以穿入乙個字典進行乙個序列的替換。
簡單的替換雖然也可以通過賦值進行修改，但是通過賦值進行修改的時候一般首先得進行資料替換物件的查詢。但是，通過
series
物件的replace
方法進行資料替換的方便之處則在於省掉了資料物件的查詢。
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