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Pandas DataFrame: replace all values in a column, based on condition（8个答案）
How to filter Pandas dataframe using 'in' and 'not in' like in SQL（11个答案）
20小时前就关门了。
我有以下df：

df = pd.DataFrame({
    'Q0_0': ["India", "Algeria", "India", "U.S.A", "Morocco", "Tunisia", "U.S.A", "France", "Russia", "Algeria"],
    'Q1_1': [np.random.randint(1,100) for i in range(10)],
    'Q1_2': np.random.random(10),
    'Q1_3': np.random.randint(2, size=10),
    'Q2_1': [np.random.randint(1,100) for i in range(10)],
    'Q2_2': np.random.random(10),
    'Q2_3': np.random.randint(2, size=10)
})

显示如下：
| | Q0_0|第1季度_1|第1季度-第2季度|第一季度-第三季度|第二季度_1|第二季度_2|第二季度至第三季度|
| - -|- -|- -|- -|- -|- -|- -|- -|
| 第0页|印度Name|二十一个|0.326856单位|第0页|五十一个|0.520506单位|第0页|
| 一个|阿尔及利亚Name|七个|0.504580单位|一个|四十三|0.953744单位|一个|
| 2个|印度Name|六十七|0.327273单位|一个|三十四|0.840453单位|一个|
| 三个| U.S.A |四十九|0.056478单位|第0页|六十七|0.309559单位|一个|
| 四个|摩洛哥|七十一|千分之七四三九一三|一个|七十六|0.240706单位|一个|
| 五个|突尼斯Name|三十一个|0.060707单位|一个|七十八|0.576598美元|第0页|
| 六个| U.S.A |二十五个|0.588239美元|一个|六十一|0.133856单位|一个|
| 七个|法国Name|九十九|0.991723美元|第0页|八十五|0.274825单位|一个|
| 八个|俄罗斯Name|九个|0.846950单位|一个|六十一|0.279948美元|一个|
| 九个|阿尔及利亚Name|七十九|0.176326单位|一个|七十八|0.88万1051|一个|
我需要将Q0_0列中除India和U.S.A以外的国家/地区更改为Òther。

所需输出

Q0_0    Q1_1    Q1_2    Q1_3    Q2_1    Q2_2    Q2_3
0   India     21    0.326856    0   51  0.520506    0
1   Other      7    0.504580    1   43  0.953744    1
2   India     67    0.327273    1   34  0.840453    1
3   U.S.A     49    0.056478    0   67  0.309559    1
4   Other     71    0.743913    1   76  0.240706    1
5   Other     31    0.060707    1   78  0.576598    0
6   U.S.A     25    0.588239    1   61  0.133856    1
7   Other     99    0.991723    0   85  0.274825    1
8   Other     9 0.846950    1   61  0.279948    1
9   Other     79    0.176326    1   78  0.881051    1

我尝试使用pandas.series.str.replace()，但没有成功。
我们将非常感谢您的帮助，谢谢。