如何用指定列表批量覆盖Pandas DataFrame的多列值？

有两种简洁的实现方式，可根据场景选择：

方法一：直接列赋值（最简洁） #

当overwrite列表的元素顺序与DataFrame的列顺序完全对应时，直接给所有列批量赋值即可：

import pandas as pd

# 构造原始DataFrame
data = {'A': [1, 5, 4], 'B': ['dog', 'cat', 'moose'], 'C': ['red', 'yellow', 'blue']}
df = pd.DataFrame(data)

overwrite = [0, 'cat', 'orange']

# 执行批量覆盖
df[df.columns] = overwrite

执行后得到目标结果：

A    B      C
0  0  cat  orange
1  0  cat  orange
2  0  cat  orange

方法二：使用assign方法（保留原DataFrame） #

如果需要保留原始数据，或者想更清晰地映射列与值的对应关系，可通过zip将列名和overwrite元素配对为字典，再用assign生成新的DataFrame：

new_df = df.assign(**dict(zip(df.columns, overwrite)))

该方式不会修改原df，结果会存储在新变量new_df中。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者geds133