如何替换pandas数据帧的重音符号

我有一个dataframe dataSwiss,其中包含瑞士各城市的信息.我想用普通字母替换带有重音的字母.

这就是我在做的事情：

dataSwiss['Municipality'] = dataSwiss['Municipality'].str.encode('utf-8')
dataSwiss['Municipality'] = dataSwiss['Municipality'].str.replace(u"é", "e")

但是我收到以下错误：

----> 2 dataSwiss['Municipality'] = dataSwiss['Municipality'].str.replace(u"é", "e")
UnicodeDecodeError: 'ascii' codec can't decode byte 0xc3 in position 1: ordinal not in range(128)

数据看起来像：

dataSwiss.Municipality
0               Zürich
1               Zürich
2               Zürich
3               Zürich
4               Zürich
5               Zürich
6               Zürich
7               Zürich

我找到了解决方案

s = dataSwiss['Municipality']
res = s.str.decode('utf-8')
res = res.str.replace(u"é", "e")

解决方法:

这是一种方式.在解码为utf-8之前,您可以先转换为字节文字.

s = pd.Series(['hello', 'héllo', 'Zürich', 'Zurich'])

res = s.str.normalize('NFKD')\
       .str.encode('ascii', errors='ignore')\
       .str.decode('utf-8')

print(res)

0     hello
1     hello
2    Zurich
3    Zurich
dtype: object

pd.Series.str.normalize使用unicodedata模块.根据docs：

The normal form KD (NFKD) will apply the compatibility decomposition,
i.e. replace all compatibility characters with their equivalents.