如何去除dataframe列中字符串的空格

可以使用 `strip()` 方法去除字符串两端的空格，然后将其应用到整个 DataFrame 中的列上。例如，假设有一个名为 `df` 的 DataFrame，其中有一个名为 `column_name` 的列包含字符串，可以使用以下代码去除该列中的所有空格：

df['column_name'] = df['column_name'].apply(lambda x: x.strip())

如果要去除所有列中的空格，可以使用循环：

for col in df.columns:
    df[col] = df[col].apply(lambda x: x.strip())

相关问题

如何将dataframe中的字符串去除空格

你可以使用 Pandas 库中的 `str.strip()` 方法来去除 DataFrame 中字符串的空格。这个方法会去除字符串开头和结尾的空格，不会修改原始数据，而是返回一个新的 Series。

下面是一个示例代码，演示如何使用 `str.strip()` 方法去除 DataFrame 中字符串的空格：

import pandas as pd

# 创建一个示例 DataFrame
df = pd.DataFrame({'A': [' apple ', ' banana ', ' cherry ']})

# 使用 str.strip() 方法去除空格
df['A'] = df['A'].str.strip()

# 打印结果
print(df)

运行以上代码，你会得到去除了空格的 DataFrame：

        A
0   apple
1  banana
2  cherry

注意，`str.strip()` 方法只会去除字符串开头和结尾的空格，如果你想去除字符串中间的空格，可以使用 `str.replace()` 方法。例如，`df['A'] = df['A'].str.replace(' ', '')` 将会去除字符串中的所有空格。

删除dataframe中字符串中的空格

在Pandas DataFrame中，如果你想要删除某一列（假设为`column_name`）中的字符串中的空格，你可以使用`str.strip()`或`str.replace()`函数。这两种方法都可以有效地移除字符串两侧的空格。

以下是两种方法的例子：

1. **使用`str.strip()`**:

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

这将直接从每个单元格的字符串值中删除前后的空格。

2. **使用`str.replace()`**:

   df['column_name'] = df['column_name'].str.replace(' ', '')

这里我们使用正则表达式`' '`替换空格为空字符串，也就是删除空格。

注意，这两种方法都不会改变原始数据框，而是返回一个新的Series，你需要赋值给原来的列。

如果你想在整个DataFrame的所有列上应用此操作，可以用循环或管道链式操作(`.`)：

df = df.apply(lambda x: x.str.strip() if x.dtype == "object" else x)

这里用`apply`函数遍历每一列，如果是字符串类型（`dtype == "object"`），就进行`strip`操作。