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使用pandas處理向量化的數據，進行數據的替換時不僅僅能夠進行字符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({2:np.nan,4:444})
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，也可以穿入一個字典進行一個序列的替換。
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數據替換對象的查找。但是，通過Series對象的replace方法進行數據替換的方便之處則在于省掉了數據對象的查詢。
這篇使用pandas對矢量化數據進行替換處理的方法就是小編分享給大家的全部內容了，希望能給大家一個參考，也希望大家多多支持億速云。
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