Polars中如何去除字符串列的字符重音？

需求：去除文本列中的字符重音（例如将Piña转换为Pina），已知Pandas中的实现代码如下：

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

针对Polars的实现，有两种可行方案：

方案一：使用字符串编码解码（修正用法） #

Polars的str.encode和str.decode可实现相同逻辑，只需按正确参数调用：

import polars as pl

df = pl.DataFrame({"names": ["Piña", "Café", "São Paulo"]})
df = df.with_columns(
    pl.col("names")
    .str.normalize("NFKD")
    .str.encode("ascii", errors="ignore")
    .str.decode("utf-8")
    .alias("names_no_accents")
)

方案二：正则替换非ASCII字符 #

通过str.normalize分解字符后，用正则替换掉所有非ASCII范围内的字符，同样能达到去重音效果：

df = df.with_columns(
    pl.col("names")
    .str.normalize("NFKD")
    .str.replace_all(r"[^\x00-\x7F]", "")
    .alias("names_no_accents")
)

两种方案最终都能得到无重音的文本结果，可根据个人习惯选择。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者Bingbong Recto