如何高效修改大数据集中基于子字符串出现的文本数据列？

要高效地修改大数据集中基于子字符串出现的文本数据列，可以使用Python中的pandas库来处理。

首先，导入必要的库：

import pandas as pd

然后，加载数据集到pandas的DataFrame中：

df = pd.read_csv('data.csv')

假设我们要修改名为'column_name'的数据列，使其在出现特定子字符串时进行替换。可以使用pandas的str.replace()函数来实现：

df['column_name'] = df['column_name'].str.replace('old_substring', 'new_substring')

上述代码将会将'column_name'数据列中的所有'old_substring'替换为'new_substring'。

如果要进行多个替换操作，可以使用字典来指定替换规则：

replace_dict = {'old_substring1': 'new_substring1', 'old_substring2': 'new_substring2'}
df['column_name'] = df['column_name'].replace(replace_dict, regex=True)

上述代码将会将'column_name'数据列中的'old_substring1'替换为'new_substring1'，'old_substring2'替换为'new_substring2'。

最后，将修改后的数据保存到新的文件中：

df.to_csv('updated_data.csv', index=False)

上述代码将会将修改后的数据保存为'updated_data.csv'文件。

完整的示例代码如下：

import pandas as pd

# 加载数据集
df = pd.read_csv('data.csv')

# 进行替换操作
df['column_name'] = df['column_name'].str.replace('old_substring', 'new_substring')

# 进行多个替换操作
replace_dict = {'old_substring1': 'new_substring1', 'old_substring2': 'new_substring2'}
df['column_name'] = df['column_name'].replace(replace_dict, regex=True)

# 保存修改后的数据
df.to_csv('updated_data.csv', index=False)

以上代码可以高效地修改大数据集中基于子字符串出现的文本数据列。