如何将自变量的函数应用于熊猫数据框

我试图删除数据中的所有重音符号。我发现了一个函数，但是我无法一次在整个数据框上应用相同的功能。如何将自变量的函数应用于熊猫数据框

import unicodedata 
import pandas as pd 

def remove_accents(input_str): 
    nfkd_form = unicodedata.normalize('NFKD', input_str) 
    only_ascii = nfkd_form.encode('ASCII', 'ignore') 
    return only_ascii 


data = {'name': ['Guzmán', 'Molly'], 
     'year': [2012, 2012]} 
df = pd.DataFrame(data) 
df

如何应用上述功能？

pandas read_csv有什么参数可以用来实现类似的输出吗？

来源

2017-08-04 learner

你看过'apply'的任何例子吗？你的情况看起来非常狭隘。我完全不了解你最后的问题。 – DyZ

尝试使用['apply' docs]（https://pandas.pydata.org/pandas-docs/stable/generated/pandas.DataFrame.apply.html） –

给出的错误为'unicodedata.normalize（'NFKD'，input_str ）'''''''''' – learner

正如其他人所指出的，这是非常简单的：

df['name'] = df['name'].apply(remove_accents)

此外，如果你正在使用Python 3，我建议改变你remove_accents函数的最后一行。 only_ascii正在返回二进制数据，通常最好将unicode文本保持为常规（Python 3）str。

def remove_accents(input_str): 
    nfkd_form = unicodedata.normalize('NFKD', input_str) 
    only_ascii = nfkd_form.encode('ASCII', 'ignore') 
    return only_ascii.decode('utf-8')

来源

2017-08-04 03:24:29

@Thanks。有没有办法可以在整个数据框上应用该功能，而不是一次一列？ – learner

你可以遍历列或尝试类似：'df.apply（lambda x：[remove_accents（i）for i in x]）''。可能效率不高，但可以完成工作。 –

顺便说一句，“调试”“应用”并理解你的函数作为输入的一种好方法是传递一个函数，它只是简单地打印它接收到的输入：'lambda x：print（x）'。可能只有Python 3。 –

如何将自变量的函数应用于熊猫数据框

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