Dataframe 连接字符串列上的两个数据帧，但忽略重音/变音符号

我有两个数据帧，我想基于一个字符串列进行连接，但其中一个使用非常劣质的unicode支持对其名称进行编码，从而删除重音和其他变音符号：

fips = DataFrame(muni=["Adjuntas", "Anasco", "Bayamon", "Mayaguez"], fips=[72001, 72011, 72021, 72097])
pops = DataFrame(muni=["Adjuntas", "Añasco", "Bayamón", "Mayagüez"], pop=[17363, 26161, 169269, 71530])

我想让

leftjoin（pops，fips；on=：muni）

在连接时使用一个近似等式，处理缺少的重音和变音符号（但确保基本字符是相同的），或者，如果失败，在

pops

上进行某种ascii字符串转换，这是您想要的吗

julia> using Unicode

julia> leftjoin(transform(pops,
                          :muni =>
                          ByRow(x -> Unicode.normalize(x, stripmark=true)) =>
                          :muni,
                          copycols=false),
                fips, on=:muni)
4×3 DataFrame
 Row │ muni      pop     fips
     │ String    Int64   Int64?
─────┼──────────────────────────
   1 │ Adjuntas   17363   72001
   2 │ Anasco     26161   72011
   3 │ Bayamon   169269   72021
   4 │ Mayaguez   71530   72097

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太好了，谢谢你！我发现并实现了normalize |>regex工作流的音译，但错过了更直接、更简洁的

stripmark

normalization选项。谢谢