如何将函数应用于具有特定数据类型的所有列

【问题标题】：How apply function to all columns with specifis data types如何将函数应用于具有特定数据类型的所有列
【发布时间】：2021-06-05 12:12:18
【问题描述】：

我有带有字符串和数字列的大 DataFrame。在字符串列中，值有重音符号，我需要将它们转换为“普通”字母。如何将函数应用于 pandas DataFrame 中的所有特定类型列（在这种情况下我需要所有字符串列）？

import unicodedata

def strip_accents(text):

    try:
        text = unicode(text, 'utf-8')
    except NameError: # unicode is a default on python 3 
        pass

    text = unicodedata.normalize('NFD', text)\
           .encode('ascii', 'ignore')\
           .decode("utf-8")
    return str(text)

import pandas as pd
data = [['Tóm','Čiž', 34], ['Ničk','Jóšš', 65], ['Julí', 'Álmó', 24]]
df = pd.DataFrame(data, columns = ['Name', 'City', 'Age'])

我需要如下输出：Tom、Ciz、Nick、...

【问题讨论】：

标签： python python-3.x pandas string

【解决方案1】：

试试：

首先过滤掉列：

col=df.columns[df.dtypes=='object']

最终使用applymap()方法：

df[col]=df[col].applymap(strip_accents)

df的输出：

    Name    City    Age
0   Tom     Ciz     34
1   Nick    Joss    65
2   Juli    Almo    24

【讨论】：

谢谢你，完美！
select_dtypes 是另一个不错的选择：df = df.select_dtypes('object').applymap(strip_accents)