在Pandas列中替换所有值，无需条件

Question

我有一个Pandas数据帧，其中有一个列满是我想要替换为另一个非条件值的值。

对于这个问题，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：我想替换所有的值，而不考虑条件。

使用df.loc[<行选择>, <列选择>]也不适用，因为没有行选择逻辑：我需要所有的行，并且仅写True（如data.loc[True，'ColumnName'] = new_value）会返回KeyError(True,)。我尝试了data.loc[1，'ColumnName'] = new_value，它可以工作，但看起来真的很糟糕。

如果我知道data['ColumnName']的len()，那么我可以创建一个大小与之相等的数组，填充我的new_value，并简单地用该数组替换该列。这样做比需要1行代码的条件替换还要复杂，代码需要10行：这也不可取。

如何用1行告诉Pandas：ColumnName中的所有值现在都是new_value？我拒绝相信没有办法告诉Pandas不用再折腾我了。

- Saturnix

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data['ColumnName'] = new_value？ -> data['列名'] = 新值 - Vishnu Kunchur

你在什么样的环境中工作？那是一个奇怪的语法错误，@VishnuKunchur的答案正是解决它的方法。 - DSM

啊啊啊啊，原来是环境的问题，他说得对。我真的不明白为什么有时候它会拒绝运行完全正常的代码！感谢你的帮助！ - Saturnix

使用Jupyter Notebook测试和记录您的代码，然后再将所有这些部分组合到生产中。 - yoonghm

是的，我以为即时窗口和笔记本一样好用，但显然不是这样。完全正常的代码会出错，所以我认为是Pandas拒绝运行它。现在会坚持使用笔记本了，谢谢！ - Saturnix

Answer 1

正如我在评论中解释的那样，您不需要创建一个数组。 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

..并且您希望将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

- Vishnu Kunchur

Answer 2

import pandas as pd

df = pd.DataFrame(
   {'num1'        : [3, 5, 9, 9, 14, 1],
    'num2'        : [3, 5, 9, 9, 14, 1]},
     index=[0, 1, 2, 3, 4, 5])
print(df)
print('\n')
df['num1'] = 100
print(df)
df['num1'] = 'Hi'
print('\n')
print(df)

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

- yoonghm