Python 熊猫：可能使用lambda函数更改列中的名称/反馈

在从内部获得大量帮助和大量网络搜索后，我即将完成我的库塞拉数据科学作业的一部分（共10部分）。但由于我对Python和Pandas相对缺乏经验，我一直觉得这个问题本可以解决得更好

任务：从此处导入Excel列表： 删除国家名称中带“（”的数字和所有内容。 重命名某些国家的名称（在dicts中）

这就是有效的代码。我能做得更好/更有效的是什么

energy=pd.read_excel('Energy Indicators.xls',
                 sheetname='Energy',
                 skiprows=[17],
                 skipfooter=38,
                 header=15,
                 index_col=[0],
                 usecols=[2,3,4,5]
                )

energy.index.names=['Country']
energy.rename(columns={'Renewable Electricity Production': '% Renewable'}, inplace=True)
energy=energy.reset_index()
energy.Country=energy.Country.replace(to_replace='\d',value='', regex=True)
energy.Country=energy.Country.replace(to_replace='( \()(.*)(\))',value='', regex=True)
#energy.Country=energy.Country.replace(to_replace='(\.){3}',value='None', regex=True)

dicts = {"Republic of Korea": "South Korea",
           "United States of America": "United States",
           "United Kingdom of Great Britain and Northern Ireland": "United Kingdom",
           "China, Hong Kong Special Administrative Region": "Hong Kong"}

for x in dicts.keys():
    energy.Country.loc[lambda s: s==x]=dicts[x]

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熊猫已经有了一个内置的功能：

energy.Country.replace(dicts, inplace=True)