使用pandas对矢量化数据进行替换处理的方法
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]: 00 11 22 33 44 dtype:int64
In[6]:data.replace(3,333) Out[6]: 00 11 22 3333 44 dtype:int64
In[7]:data Out[7]: 00 11 22 33 44 dtype:int64
In[8]:data.replace({2:np.nan,4:444})
Out[8]:
00.0
11.0
2NaN
33.0
4444.0
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。
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