pandas清除前后空格

可以使用strip函数来清除前后空格，如下所示：

import pandas as pd

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

# 清除前后空格
df['A'] = df['A'].str.strip()

print(df)

输出结果如下：

   A
0  a
1  b
2  c

相关问题

pandas 清除空格

你可以使用 pandas 库中的 `str.strip()` 方法来清除 DataFrame 或 Series 中的空格。这个方法可以用于去除字符串前后的空格，或者去除字符串中间的空格。

例如，假设你有一个名为 `df` 的 DataFrame，其中有一列名为 `name`，有一些字符串前后带有空格：

    name      age
0   Alice     25
1   Bob       30
2   Charlie   35
3   David     40

你可以使用以下代码来清除 `name` 列中的空格：

df['name'] = df['name'].str.strip()

这将会把 `name` 列中的空格清除：

    name      age
0   Alice     25
1   Bob       30
2   Charlie   35
3   David     40

pandas导入数据空格

您好！要使用Pandas导入包含空格的数据，您可以使用`read_csv()`函数并指定适当的分隔符。默认情况下，Pandas会使用逗号作为分隔符，但您可以通过指定`sep`参数来更改它。

以下是一个示例代码，演示如何导入包含空格的数据文件：

import pandas as pd

# 指定分隔符为一个或多个空格
df = pd.read_csv('your_data_file.csv', sep='\s+')

在上面的示例中，`your_data_file.csv`是您要导入的数据文件名。`sep='\s+'`表示将一个或多个连续空格作为分隔符。根据您的数据文件的实际格式，您可能需要根据需要调整分隔符。

希望这可以帮助到您！如果您还有其他问题，请随时提问。