PYTHON DF去除某列字符串数据里的空格和换行标识符

可以使用pandas库中的strip()函数来去除字符串数据里的空格和换行标识符，具体代码如下：

import pandas as pd
df = pd.read_csv('file.csv') # 读取CSV文件
df['column_name'] = df['column_name'].str.strip() # 去除指定列的空格和换行标识符
df.to_csv('file.csv', index=False) # 保存修改后的数据到CSV文件中

在上面的代码中，需要将'column_name'替换为你要去除空格和换行符的列名。

相关问题

请用python dataframe给我个例子，首先模拟一个2列的字符串数据，然后去除2列字符串数据里的空格和换行标识符

当然，没问题。以下是一个简单的例子：

import pandas as pd

# 模拟2列字符串数据
data = {'col1': ['hello ', 'world \n', 'this', 'is ', 'ChitGPT'],
        'col2': ['    python', '  is  \ngreat', '!', '   ', 'AI']}

# 转换为DataFrame
df = pd.DataFrame(data)

# 去除空格和换行标识符
df = df.applymap(lambda x: x.strip().replace('\n', ''))

# 打印结果
print(df)

输出结果为：

     col1      col2
0   hello    python
1   world  is  great
2    this         !
3     is          
4  ChitGPT        AI

请注意，我们使用 `applymap()` 函数将转换应用于整个 DataFrame，而 lambda 函数用于删除空格和换行符。

请用python dataframe给我个例子，首先模拟一个2列的字符串数据，然后新增名为key的第3列数据，令第三列的值为前两列的拼接，并去除空格和换行标识符的结果

好的，以下是符合要求的Python DataFrame例子：

import pandas as pd

# 模拟2列字符串数据
data = {'col1': [' hello', 'world\n', ' foo'], 'col2': ['bar \n', ' baz', 'qux ']}

# 创建DataFrame
df = pd.DataFrame(data)

# 新增名为key的第3列数据
df['key'] = df['col1'].str.strip() + df['col2'].str.strip()

# 去除空格和换行标识符的结果
df['key'] = df['key'].str.replace('\n', '').str.strip()
df['col1'] = df['col1'].str.replace('\n', '').str.strip()
df['col2'] = df['col2'].str.replace('\n', '').str.strip()

# 输出DataFrame
print(df)

执行以上代码后，输出的结果如下：

     col1  col2      key
0   hello  bar   hellobar
1  world  baz  worldbaz
2     foo  qux     fooqux