使用apply函数对pandas数据框列的每一行进行哈希处理

Question

我将尝试使用以下算法对Python 3.6 Pandas数据框列中的每个值进行哈希处理，该列名为ORIG：

HK_ORIG = base64.b64encode(hashlib.sha1(str(df.ORIG).encode("UTF-8")).digest())

然而，上述代码未对该列的每个值进行哈希处理，因此，为了对df列 ORIG 的每个值进行哈希处理，我需要使用 apply 函数。不幸的是，我似乎无法熟练完成这项操作。

我想它的代码看起来像下面这样：

df["HK_ORIG"] = str(df['ORIG']).encode("UTF-8")).apply(hashlib.sha1)

我非常期待你的回答！非常感谢！

- C.Tomas

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将其定义为一个函数，然后使用以下代码：df['ORIG'].apply(func) - Anton vBR

Answer 1

你可以创建一个命名函数并应用它-或者应用一个Lambda函数。无论哪种情况，都要尽可能在数据框内进行大量处理。

基于lambda的解决方案：

df['ORIG'].astype(str).str.encode('UTF-8')\
          .apply(lambda x: base64.b64encode(hashlib.sha1(x).digest()))

一个命名函数的解决方案：

def hashme(x):
    return base64.b64encode(hashlib.sha1(x).digest())
df['ORIG'].astype(str).str.encode('UTF-8')\
          .apply(hashme)

- DYZ