Python 用杂乱的数据替换列中的某些值

我有一个非常长的数据集，存储为数据帧。我正在看的专栏叫做“国家”。本专栏中有不少国家。问题是我想把各种各样的值改成“USA”。 我试图改变的价值观是 美国 美国 美国 等

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有太多的变体和打字错误（超过100个）让我无法通过。有没有更简单的方法来更改这些值？由于数据集中还有其他国家，我不能将所有值都更改为USA

您可以做的一件事是坚持每个单词的第一个字母。对于所有实例，第一个字母是

U

，第二部分（如果拆分整个字符串）是

S

。在这里，我使用的是正则表达式包，通常在处理文本时使用

Import re   
Split_parts = [re.split(r'[^A-Z,^a-z]', i) for i in df['country']]

上面的代码行基于任何非字母字符（例如句点、逗号、分号等）拆分字符串。 拆分后，您可以创建一个for循环，如果第一个字符分别是U和S，则该循环将生成

True

、

False

元素

value= []
for i in Split_parts:
    if i[0][0] in ['u','U'] and  i[1][0] in ['s','S']:
        value.append(True)
    else:
        value.append(False)

之后，您可以根据需要（即美国）替换字符串：

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世界上唯一一个单词的首字母分别是U和S的国家是美国。这里的解决方案并不能解决你可能面临的所有问题。对于每一个，你必须寻找差异

包括一个你尝试过模糊模糊匹配吗？我会开始尝试匹配美国，美国，美国和地图这些价值观到美国，或任何你有。

for i in range(len(value)):
    if value[i]==True:
        df['country'][i]='USA'