如何将Lambda函数应用于多列

Question

我有一个数据框，需要将相同的lambda函数应用于多个列。

样本数据：

col1                    col2                  col3 
xxx;#2;yyy              zzz;#46;zyzcz        1
aaa;#3;bbbccc           bbbb;cccc;dd#5        2

我需要清理，结果应如下：

col1                    col2                  col3 
xxx;yyy                 zzz;zyzcz             1
aaa;bbbccc              bbbb;cccc;dd          2

我使用的功能：

def cleanDigit(row):
    replacements = [('\d', ''), ('#', ''), (';;', ';')]

    for (old, new) in replacements: 
        row = re.sub(old, new, row)

    return row

将功能应用于多个列的代码：

df[['col1', 'col2']] = df[['col1', 'col2']] .apply(lambda r: cleanDigit(r))

错误消息：

  

TypeError ：（“预期的字符串或缓冲区”，发生在索引col1处）

Answer 1

使用DataFrame.applymap，也应省略lambda函数并仅传递函数：

df[['col1', 'col2']] = df[['col1', 'col2']].applymap(cleanDigit)
print (df)
         col1          col2  col3
0     xxx;yyy     zzz;zyzcz     1
1  aaa;bbbccc  bbbb;cccc;dd     2