pandas 去空格
时间: 2023-10-28 14:00:15 浏览: 229
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:
```python
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。
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:
```python
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:
```python
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:
```python
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:
```python
df[df['column_name'].str.contains(' ')] # 返回包含空格的行
```
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