pandas一列去空格语句

可以使用 `strip()` 方法去掉 Pandas 一列中的空格。例如，假设你的数据框为 `df`，列名为 `column_name`，则可以使用以下代码去除空格：

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

这将去除该列中每个单元格的前导和尾随空格。如果您只想去掉前导或尾随空格，可以使用 `lstrip()` 或 `rstrip()` 方法。

相关问题

pandas 如何让列值的字符串格式修改成数值格式

在 Pandas 中，可以使用 `astype()` 方法将列值的字符串格式修改为数值格式。以下是一个示例代码：

import pandas as pd

# 创建一个 DataFrame 对象
df = pd.DataFrame({'column_name': ['1', '2.3', '4,5', '6,7', '8']})

# 将列值转换为数值格式
df['column_name'] = df['column_name'].astype(float)

print(df)

这段代码会将 DataFrame 中名为 `column_name` 的列的字符串值转换为数值格式。需要注意的是，如果字符串无法转换为数值，将会引发 `ValueError` 异常。如果需要处理这种情况，可以使用 `try/except` 语句来捕获异常并进行适当的处理。

另外，如果你希望将列值中的逗号替换为空格或其他分隔符，可以使用 `replace()` 方法来实现。例如，将逗号替换为空格：

df['column_name'] = df['column_name'].replace(',', ' ', regex=True)

这将把所有逗号替换为空格，并保留其他数值格式不变。

Pandas中可以通过query方法查询数据。

是的，Pandas中确实可以通过query方法查询数据。该方法可以通过类似SQL语句的字符串来查询DataFrame中的数据。

例如，假设有一个名为`df`的DataFrame，其中包含列`A`、`B`和`C`，可以使用类似于以下的语句来查询满足条件的行：

result = df.query('A > 0 and B < 10')

上述语句将返回一个新的DataFrame，其中包含列`A`的值大于0且列`B`的值小于10的行。

需要注意的是，query方法只能用于在列名中不包含空格的情况下，如果列名中包含空格，则需要使用其他方法进行查询。