Python 如何用系列索引替换dataframe列中的值

我有一个如下的数据帧

coupon_type     dish_id  dish_name      dish_price  dish_quantity
0  Rs 20 off       012  Chicken Biryani    65            2
1  Rs 20 off       013    Tava Pulav      125            3
2  Rs 20 off       014   Chicken Kadai    135            3
3  Rs 20 off       015    Total Meal      175            3
4  Rs 20 off       016    Dal Makhani     105            4

ratings   reviews      coupon_type user_id order_id   
4     blah blah blah   Rs 20 off      9        9              
4     blah blah blah   Rs 20 off      9        9             
3     blah blah blah   Rs 20 off      9        9              
4     blah blah blah   Rs 20 off      9        9                
4     blah blah blah   Rs 20 off      9        9     

我正在按菜名分组

df_dish_name = df_final.groupby('dish_name')

然后我在groupby上执行一些比率操作。这给了我熊猫系列

 dish_name
 Dal Makhani    18.75
 Name: dish_quantity, dtype: float64

现在我想在相应的菜名Dal Makhani中添加新字符串'AP'

我是这样做的

df_final['Flag'] = np.where(df_final['dish_name'].isin(dish1.index),'AP')

---

但它没有将相应的值设置为“AP”

为了得到这个结果，您要执行什么比率操作？您是否也可以输入而不是复制粘贴？

dish\u quantity\u salled=df\u dish\u name.dish\u quantity.sum（）

然后

dish\u relative\u perf=（dish\u quantity\u salled/dish\u quantity\u salled.sum（））*100