Python 无条件替换列中的所有值

我有一个Pandas dataframe，其中有一列要无条件地替换为另一列的值

对于这个问题，让我们假设我不知道这个列有多长，也不想迭代它的值

使用

.replace（）

是不合适的，因为我不知道该列中有哪些值：我希望无条件地替换所有值

使用

df.loc[，]

是不合适的，因为没有行选择逻辑：我想要所有的行并简单地写入True（如

data.loc[True，'ColumnName']=new_value

）返回

KeyError（True，）

。我尝试了

data.loc[1，'ColumnName']=new_value

，它可以工作，但看起来确实是个糟糕的解决方案

如果我知道

data['ColumnName']

的

len（）

，我可以创建一个这样大小的数组，用我的

new\u值的尽可能多的时间来填充，然后简单地用该数组替换该列。10行代码来做一些比需要1行代码（有条件地这样做）更简单的事情：这也是不好的

如何在一行中告诉熊猫：
ColumnName
中的所有值现在都是
new\u value
？我不相信有任何方法可以告诉熊猫不要用条件来打扰我。
正如我在评论中解释的，你不需要创建数组。
假设您有
df
：

  InvoiceNO Month  Year Size
0         1     1     2    7
1         2     1     2    8
2         3     2     2   11
3         4     3     2    9
4         5     7     2  8.5

..您想将
InvoiceNO
中的所有值更改为
1234
：

df['InvoiceNO'] = 1234

输出：

   InvoiceNO Month  Year Size
0       1234     1     2    7
1       1234     1     2    8
2       1234     2     2   11
3       1234     3     2    9
4       1234     7     2  8.5

输出是

  num1  num2
0     3     3
1     5     5
2     9     9
3     9     9
4    14    14
5     1     1


   num1  num2
0   100     3
1   100     5
2   100     9
3   100     9
4   100    14
5   100     1


  num1  num2
0   Hi     3
1   Hi     5
2   Hi     9
3   Hi     9
4   Hi    14
5   Hi     1

数据['ColumnName']=新值
？否。df['ColumnName']=新的_值。复数的这需要一个大小正确的数组。我只有值，没有数组。我可以创建数组new_values=[new value，new value，new value]，但是。。。如果只有一个值，为什么还要创建数组呢？将
new_值
指定给序列会自动确保序列对象的每个元素都用新值更新。您在什么样的环境中工作？这是一个看起来很奇怪的语法错误，@VishnuKunchur的答案正是解决这个问题的方法。在将所有这些片段整合到生产中之前，使用Jupyter笔记本测试并记录您的代码。
  num1  num2
0     3     3
1     5     5
2     9     9
3     9     9
4    14    14
5     1     1


   num1  num2
0   100     3
1   100     5
2   100     9
3   100     9
4   100    14
5   100     1


  num1  num2
0   Hi     3
1   Hi     5
2   Hi     9
3   Hi     9
4   Hi    14
5   Hi     1