pandas查询空格

Pandas库中的DataFrame和Series对象提供了灵活的数据查询功能，包括处理空值或空格。如果你想查询特定位置的值是否为空（包括NaN、None或空字符串），可以使用以下方法：

1. `isnull()` 和 `notnull()`：这两个方法返回布尔系列，表示每个元素是否为缺失值。例如：

   df['column_name'].isnull()  # 返回True或False，表示列中每个元素是否有空值
   df['column_name'].notnull()  # 返回相反的结果

2. `str.strip()` 或 `pd.Series.str.strip()`：如果你想知道字符串列是否有空白字符（如空格），可以先对列应用`strip()`方法去除前后空格，然后检查结果：

   df['column_name'] = df['column_name'].str.strip()
   df[df['column_name'].str.len() == 0]  # 返回所有长度为0的行，即包含空格的行

3. `str.contains()` 或 `pd.Series.str.contains(' ')`：你可以检查字符串列是否包含特定字符，如空格，返回包含该字符的行：

   df[df['column_name'].str.contains(' ')]  # 返回包含空格的行

相关问题

pandas 去空格

你可以使用 Pandas 的字符串方法 `strip()` 来去除字符串中的空格。`strip()` 方法会去除字符串开始和结尾处的空格，如果你需要去除字符串中间的空格，可以使用 `replace()` 方法。以下是一个示例：

import pandas as pd

# 创建一个包含空格的数据帧
df = pd.DataFrame({'A': ['  apple ', 'banana  ', '  orange  ']})

# 去除字符串开始和结尾处的空格
df['A'] = df['A'].str.strip()

# 输出结果
print(df)

这会打印出以下结果：

       A
0  apple
1  banana
2  orange

如上所示，现在数据帧中的字符串不再包含空格了。希望这可以帮助到你！如果你还有其他问题，请随时提问。

pandas 删除空格

要删除 Pandas DataFrame 中的空格，可以使用 `strip()` 方法。以下是一个示例代码：

import pandas as pd

# 创建一个包含空格的 DataFrame
df = pd.DataFrame({'A': ['  foo ', ' bar ', 'baz  ']})

# 使用 strip() 删除空格
df['A'] = df['A'].str.strip()

print(df)

输出：

     A
0  foo
1  bar
2  baz

在这个示例中，我们使用 `str.strip()` 方法来删除字符串中的前导和尾随空格。然后，我们将结果分配回原始 DataFrame 的相应列。