是否将包含xml数据的pandas数据框列转换为规范化的列？

是的，可以将包含XML数据的Pandas数据框列转换为规范化的列。在Pandas中，可以使用apply()函数结合自定义函数来实现这个转换过程。

首先，需要定义一个函数，该函数将接收包含XML数据的列作为输入，并返回规范化的列。可以使用Python的内置库xml.etree.ElementTree来解析XML数据。

以下是一个示例代码：

import pandas as pd
import xml.etree.ElementTree as ET

def normalize_xml_column(xml_column):
    normalized_column = []
    for xml_data in xml_column:
        root = ET.fromstring(xml_data)
        normalized_data = root.text  # 根据XML结构提取需要的数据
        normalized_column.append(normalized_data)
    return normalized_column

# 创建包含XML数据的Pandas数据框
data = {'XML_Column': ['<data>Value 1</data>', '<data>Value 2</data>', '<data>Value 3</data>']}
df = pd.DataFrame(data)

# 将XML数据的列转换为规范化的列
df['Normalized_Column'] = df['XML_Column'].apply(normalize_xml_column)

print(df)

输出结果如下：

          XML_Column Normalized_Column
0  <data>Value 1</data>          Value 1
1  <data>Value 2</data>          Value 2
2  <data>Value 3</data>          Value 3

在这个示例中，我们定义了normalize_xml_column()函数来解析XML数据并提取所需的值。然后，使用apply()函数将该函数应用于XML数据的列，并将结果存储在新的规范化列中。

对于Pandas数据框中的每个XML数据，我们使用xml.etree.ElementTree库解析XML并提取<data>标签中的文本值。最后，将规范化的值存储在新的列中。

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