Pandas使用replace替换dataframe中的数据时无效

目的：将某列中具有相同含义的数据进行替换合并

#查看产地这一列中共有多少种不同国家
df["产地"].unique()
['美国' '意大利' '中国大陆' '日本' '法国' '英国' '韩国' '中国香港' '阿根廷' '德国' '印度' '其他' '加拿大'  '波兰' '泰国' '澳大利亚' '西班牙' '俄罗斯' '中国台湾' '荷兰' '丹麦' '比利时' 'USA' '苏联' '巴西' '瑞典'  '西德' '墨西哥' '中国']
print(len(df["产地"].unique()))
#29

  电影数据的产地一列中有的国家名具有相同含义：比如“美国”和“USA”，为了合并处理我使用df.replace()方法进行替换，将相同国家的数据进行合并：

df["产地"].replace(["USA","西德","苏联"],["美国","德国","俄罗斯"],inplace=True,regex=True)

出现警告显示：A value is trying to be set on a copy of a slice from a DataFrame.

这是深浅拷贝的警告，警告的后果是可能导致替换操作失败。

替换确实失败了，并且我无论是使用inplace=True还是regex=True都不起作用。

看到的一个起作用的回答

批量替换大数据的时候inplace=True是不顶用的，a.f=a.f.replace(x,y) 这种形式好一些

修改之后的代码为

df["产地"] = df["产地"].replace(["USA","西德","苏联"],["美国","德国","俄罗斯"])
#结果为：['美国', '意大利', '中国大陆', '日本', '法国', '英国', '韩国', '中国香港', '阿根廷', '德国','印度', '其他', '加拿大', '波兰', '泰国', '澳大利亚', '西班牙', '俄罗斯', '中国台湾', '荷兰','丹麦', '比利时', '巴西', '瑞典', '墨西哥', '中国']
print(len(df["产地"].unique()))
#26

替换成功！