怎么删除pd.dataframe中的空格
时间: 2023-12-03 13:46:58 浏览: 44
你可以使用 `strip()` 方法来删除 Pandas DataFrame 中的空格。
假设你的 DataFrame 叫做 `df`,你可以使用以下代码来删除所有列中的空格:
``` python
df = df.applymap(lambda x: x.strip() if isinstance(x, str) else x)
```
如果你只想删除特定列中的空格,例如列名为 'column_name',则可以使用以下代码:
``` python
df['column_name'] = df['column_name'].str.strip()
```
这将删除 'column_name' 列中的前导和尾随空格。
相关问题
df1 = pd.DataFrame(data) IndentationError: unexpected indent
`IndentationError: unexpected indent` 是 Python 中常见的错误,它通常发生在代码缩进不正确的情况下。当你使用 `pd.DataFrame(data)` 创建一个 DataFrame 时,如果遇到了这个错误,可能的原因包括:
1. 缩进不一致:在 Python 中,缩进对于代码块的定义至关重要。检查前后代码块的缩进是否匹配,比如看是否有额外的空格或 tab 键没有正确地对齐。
2. 列表推导式:如果你在 `data` 对象内部使用了列表推导式或字典推导式,确保它们的缩进也符合 Python 的标准格式。
3. 函数或循环嵌套:检查附近是否有嵌套的函数或循环,如果没有正确关闭,可能会导致缩进错误。
4. 行内代码:如果你试图在一个单独的行中完成 DataFrame 的创建,确保没有意外的换行符影响了缩进。
解决方法是找到错误发生的具体行,调整缩进使其符合 Python 的 4个空格或1个tab的标准。修复后,尝试再次运行代码。如果你能提供具体的代码片段,我可以更准确地帮助你定位问题。
df2 = pd.DataFrame((re.findall(REGEX2, line) for line in data[1:]), columns=columns2)
在修改了列名列表的生成方式后,可以继续使用原有的代码生成DataFrame对象,例如:
```python
import pandas as pd
import re
# 匹配任意数量的空格
REGEX_SPACE = r'\s+'
def parse_data(data):
# 将第一行数据按空格分割并生成列名列表
columns1 = [f'col{i}' for i in range(1, len(re.split(REGEX_SPACE, data[0]))+1)]
# 将第二行及以后的数据按空格分割并生成列名列表
columns2 = [f'col{i}' for i in range(1, len(re.split(REGEX_SPACE, data[1]))+1)]
# 将第一行数据按指定正则表达式匹配,并生成DataFrame对象
df1 = pd.DataFrame(re.findall(REGEX1, data[0]), columns=columns1)
# 将第二行及以后的数据按指定正则表达式匹配,并生成DataFrame对象
df2 = pd.DataFrame((re.findall(REGEX2, line) for line in data[1:]), columns=columns2)
# 将两个DataFrame对象合并为一个,并返回结果
df = pd.concat([df1, df2], axis=1)
return df
```
这样,就可以正确地生成DataFrame对象了。