用python语言把month字段中的jan、feb、dec修改为1,2,…,12

可以使用 Python 的 Pandas 库，读取 CSV 文件，然后使用 replace() 函数将 "jan" 替换为 1，"feb" 替换为 2，"dec" 替换为 12，以此类推。

以下是示例代码：

import pandas as pd

# 读取 CSV 文件
data = pd.read_csv("data.csv")

# 将 "jan" 替换为 1，"feb" 替换为 2，"dec" 替换为 12，以此类推
data = data.replace({"month": {"jan": 1, "feb": 2, "mar": 3, "apr": 4, "may": 5, "jun": 6,
                                "jul": 7, "aug": 8, "sep": 9, "oct": 10, "nov": 11, "dec": 12}})

# 将修改后的数据写回到原文件
data.to_csv("data.csv", index=False)

在代码中，我们首先使用 Pandas 库的 read_csv() 函数读取 CSV 文件中的数据，然后使用 replace() 函数将 "jan" 替换为 1，"feb" 替换为 2，"dec" 替换为 12，以此类推。注意，我们使用了嵌套字典来指定要替换的字段和值。

最后，我们使用 to_csv() 函数将修改后的数据写回到原文件。其中，参数 index=False 表示不将行索引写入文件中。

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用python语言把contact字段中值为unknown的修改为celluar

可以使用 Python 的 Pandas 库，读取 CSV 文件，然后使用 replace() 函数将 "unknown" 替换为 "cellular"。

以下是示例代码：

import pandas as pd

# 读取 CSV 文件
data = pd.read_csv("data.csv")

# 将 "unknown" 替换为 "cellular"
data = data.replace({"contact": {"unknown": "cellular"}})

# 将修改后的数据写回到原文件
data.to_csv("data.csv", index=False)

在代码中，我们首先使用 Pandas 库的 read_csv() 函数读取 CSV 文件中的数据，然后使用 replace() 函数将 "unknown" 替换为 "cellular"。注意，我们使用了嵌套字典来指定要替换的字段和值。

最后，我们使用 to_csv() 函数将修改后的数据写回到原文件。其中，参数 index=False 表示不将行索引写入文件中。

用python语言把default，housing、load字段中的yes、no替换为1/0

可以使用 Python 的 Pandas 库，读取 CSV 文件，然后使用 replace() 函数将 "yes" 替换为 1，"no" 替换为 0，最后将修改后的数据写回到原文件。

以下是示例代码：

import pandas as pd

# 读取 CSV 文件
data = pd.read_csv("data.csv")

# 将 "yes" 替换为 1，"no" 替换为 0
data = data.replace({"default": {"yes": 1, "no": 0},
                     "housing": {"yes": 1, "no": 0},
                     "loan": {"yes": 1, "no": 0}})

# 将修改后的数据写回到原文件
data.to_csv("data.csv", index=False)

在代码中，我们首先使用 Pandas 库的 read_csv() 函数读取 CSV 文件中的数据，然后使用 replace() 函数将 "yes" 替换为 1，"no" 替换为 0。注意，我们使用了嵌套字典来指定要替换的字段和值。

最后，我们使用 to_csv() 函数将修改后的数据写回到原文件。其中，参数 index=False 表示不将行索引写入文件中。