Python 我们可以在数据帧上的运算符链接中添加用户定义的函数吗？

我定义了一个函数：

   def keep_alphabets(name):
       energy[name] = energy[name].map(lambda x : ' '.join([re.sub('[^A-Za-z]','',w) for w in x.split()]))

我有一个使用操作符链接的现有数据帧

   energy = (pd.read_excel('Energy Indicators.xls',skiprows=17, skip_footer=0,na_values='...')
      .drop(['Unnamed: 0','Unnamed: 1'], axis=1)
      .rename(columns = {'Unnamed: 2' : 'Country','Petajoules' : 'Energy Supply','Gigajoules' : 'Energy Supply per Capita',
                          '%' : '% Renewable'})
      .replace({'Country':{"Republic of Korea": "South Korea",
                           "United States of America": "United States",
                           "United Kingdom of Great Britain and Northern Ireland": "United Kingdom",
                           "China, Hong Kong Special Administrative Region3": "Hong Kong"}})
      .head(227))

---

我可以在这里添加keep_alphabets函数吗？

IIUC的最后一步应该是

应用

，如果需要，对

df的每一列使用lambda函数：

.apply(lambda x : ' '.join([re.sub('[^A-Za-z]','',w) for w in x.split()]), axis=1)

你可以做以下事情

# for single elements
def keep_alphabets_elem(s):
    return ' '.join([re.sub('[^A-Za-z]','',w) for w in s.split()]))

energy = (pd.read_excel('Energy Indicators.xls',skiprows=17, skip_footer=0,na_values='...')
  .drop(['Unnamed: 0','Unnamed: 1'], axis=1)
  .rename(columns = {'Unnamed: 2' : 'Country','Petajoules' : 'Energy Supply','Gigajoules' : 'Energy Supply per Capita',
                      '%' : '% Renewable'})
  .replace({'Country':{"Republic of Korea": "South Korea",
                       "United States of America": "United States",
                       "United Kingdom of Great Britain and Northern Ireland": "United Kingdom",
                       "China, Hong Kong Special Administrative Region3": "Hong Kong"}})
  .apply(lambda x: keep_alphabets_elem(x['COL_NAME'], axis=1) # NEW
  .head(227))

请注意，需要使用axis=1对行而不是列执行此操作
 如果您只想修改一个名为
'col'
的列：

.assign(col=energy['col'].map(func))

.assign(**{name: energy[name].map(func)})

其中
func
是您定义的lambda函数：

def func(x):
    return ' '.join([re.sub('[^A-Za-z]','',w) for w in x.split()])

如果要将列名放入变量
name='col'
：

.assign(col=energy['col'].map(func))

.assign(**{name: energy[name].map(func)})

您可以使用
df.apply（func_name）
…使用
df.apply
并传递
lambda
。
name
参数是什么？参数将是数据库中的一列，格式为系列@i是要以这种方式修改的单个列，还是所有列？