Python .loc替换所有列值，而不仅仅是索引列

我的代码如下所示：

GDP = pd.read_excel("GDP_in.xls", skiprows=4)
GDP.loc[GDP['Country Name'] == 'Korea, Rep.'] = 'South Korea'
GDP.loc[GDP['Country Name'] == 'Iran, Islamic Rep.'] = 'Iran'
GDP.loc[GDP['Country Name'] == 'Hong Kong SAR, China'] = 'Hong Kong'
GDP = GDP.set_index(['Country Name'])
GDP = GDP.iloc[:, 49:59]

我原以为这只会更改列“Country Name”的值，但它正在更改所有列的值。例如，行中带有“Korea，Rep.”的所有列都已更改为第49-59列中的值“South Korea”

生成的df类似于：

               2006         2007         2008
United States  1e12         2e12        2.2e12
Iran           Iran         Iran         Iran
Australia      5e10         4e10         3e10 
South Korea   South Korea  South Korea  South Korea

---

您需要指明要更改的列，否则将假定您需要所有列。使用

.loc

时，您可以将行和列传递给它

.loc[row，col]

所以只需输入它的国家名称即可

GDP = pd.read_excel("GDP_in.xls", skiprows=4)
GDP.loc[GDP['Country Name'] == 'Korea, Rep.', 'Country Name'] = 'South Korea'
GDP.loc[GDP['Country Name'] == 'Iran, Islamic Rep.', 'Country Name'] = 'Iran'
GDP.loc[GDP['Country Name'] == 'Hong Kong SAR, China', 'Country Name'] = 'Hong Kong'
GDP = GDP.set_index(['Country Name'])
GDP = GDP.iloc[:, 49:59]

从Pandas文档中获得的信息很长，但在这种情况下可能会有所帮助

正如@COLDSPEED在他的评论中提到的，你可以

df['Country Name'].replace(
                         ['Korea, Rep.', 'Iran, Islamic Rep.', 'Hong Kong SAR, China'], 
                         ['South Korea', 'Iran', 'Hong Kong'],
                         inplace = True)

---

您需要指明要更改的列，否则将假定您需要所有列。使用

.loc

时，您可以将行和列传递给它

.loc[row，col]

所以只需输入它的国家名称即可

GDP = pd.read_excel("GDP_in.xls", skiprows=4)
GDP.loc[GDP['Country Name'] == 'Korea, Rep.', 'Country Name'] = 'South Korea'
GDP.loc[GDP['Country Name'] == 'Iran, Islamic Rep.', 'Country Name'] = 'Iran'
GDP.loc[GDP['Country Name'] == 'Hong Kong SAR, China', 'Country Name'] = 'Hong Kong'
GDP = GDP.set_index(['Country Name'])
GDP = GDP.iloc[:, 49:59]

从Pandas文档中获得的信息很长，但在这种情况下可能会有所帮助

正如@COLDSPEED在他的评论中提到的，你可以

df['Country Name'].replace(
                         ['Korea, Rep.', 'Iran, Islamic Rep.', 'Hong Kong SAR, China'], 
                         ['South Korea', 'Iran', 'Hong Kong'],
                         inplace = True)

---

psst，这里的

replace

的另一个很好的用例，甚至

s=s.map（dict）.fillna（s）

如果你发现

replace

很慢..replace工作得很好。Thank.psst，这里是

replace

的另一个很好的用例，甚至

s=s.map（dict）。如果你发现
replace
slow，那么fillna（s）

。replace工作得很好。谢谢。或者只使用inplace:df['Country Name']。替换（['Korea，Rep.'，'Iran，Islamic Rep.'，'hongkong SAR，China']，['South Korea'，'Iran'，'Hong']，inplace=True）或者只使用inplace:df['Country Name']。替换（['韩国，代表'，'伊朗，伊斯兰代表'，'中国香港特别行政区'，['韩国'，'伊朗'，'香港']，inplace=True）