将文本清洗功能应用于多列

Question

我的数据框中有三列文本，我想对其应用相同的函数。这是我在下面尝试过的。我应该将什么作为参数传递给我的函数？

def clean_columns():
     df['column'] = df['column'].str.replace('[^\w\s]',' ')\
                  .str.replace('hello',' ')\
                  .str.replace('goodbye',' ')\
                  .str.lower()\
                  .str.split()
df[['Col1', 'Col2', 'Col3']].applymap(clean_columns)

我不确定如何以某种方式编写函数，它分别接受每一列并将函数应用于它。有什么想法吗？

Answer 1

将函数重写为

def clean_columns(col):
    return col.str.replace('[^\w\s]',' ')\
                  .str.replace('hello',' ')\
                  .str.replace('goodbye',' ')\
                  .str.lower()\
                  .str.split()

仅适用于：

df[['col1', 'col2', 'col3']] = df[['col1', 'col2', 'col3']].apply(clean_column)

将文本清洗功能应用于多列

Apply Function for Text Cleaning to Multiple Columns

python

pandas

python-applymap