pandas包含list的列删除所有Unicode字符集中的所有字符编码，举例子

可以使用`applymap`方法和`lambda`表达式来实现删除Unicode字符集中的所有字符编码。

假设有以下数据框：

import pandas as pd

df = pd.DataFrame({
    'name': ['Alice', 'Bob', 'Charlie'],
    'age': [25, 30, 35],
    'hobbies': [['reading', 'swimming'], ['running', 'cooking'], ['hiking', 'photography', 'painting']]
})

其中，`hobbies`列是一个包含列表的列。要删除所有Unicode字符集中的所有字符编码，可以按照以下步骤进行操作：

1. 定义一个函数，用于从列表中删除Unicode字符编码：

import unicodedata

def remove_unicode(lst):
    return [unicodedata.normalize('NFKD', item).encode('ascii', 'ignore').decode('utf-8') for item in lst]

这个函数使用`unicodedata.normalize`方法将Unicode字符编码转换为标准形式，并使用`.encode('ascii', 'ignore')`方法将所有非ASCII字符删除，最后使用`.decode('utf-8')`方法将结果转换回UTF-8编码。

2. 使用`applymap`方法和`lambda`表达式将函数应用于所有包含列表的列：

df = df.applymap(lambda x: remove_unicode(x) if isinstance(x, list) else x)

这个代码片段会检查每个值是否为列表，如果是，则调用`remove_unicode`函数进行转换，否则保持不变。最终结果如下：

      name  age                  hobbies
0    Alice   25       [reading, swimming]
1      Bob   30         [running, cooking]
2  Charlie   35  [hiking, photography, painting]

注意，在这个例子中，由于没有Unicode字符编码，因此结果与原始数据相同。但是，如果输入数据包含Unicode字符编码，那么这个方法可以很好地删除它们。