PYTHON
Pandas替换方法的详细步骤以及如何在几个简单的示例中使用它
Pandas库具有各种内置方法，可用于处理和清理数据，使其准备好进行分析和机器学习。
在处理不同类型的数据时，您经常会发现根据条件删除整行或更新字符串值的一部分，作为数据清理的一部分。您可能还希望根据现有列创建新列，作为特征工程过程的一部分。
Pandas将允许您使用其本机转换方法对对象和字符串数据类型执行各种操作。在本文中，让我们具体看看如何替换数据框中列中的整个值和/或子字符串。
请随时在笔记本中按照本文中的示例进行操作！您可以从Kaggle下载数据集，该数据集可在开放数据公共领域奉献和许可（PDDL）v1.0下免费使用。然后导入并运行以下内容，我们可以开始！
import pandas as pddf_raw = pd.read_csv("Top-Largest-Universities.csv")
在Pandas中使用“replace”编辑数据框序列（列）中的子字符串值
假设我们想要查看“Continent”列中的值。我们可以使用Pandas中的value_counts方法，该方法实际上是对指定列进行分组，然后返回数据框中每个列值的唯一值计数。这对于查看数据框中每个唯一值的存在数量非常有用。
df.value_counts("Continent")