dataframe 去空格

可以使用 Pandas 库中的 `strip()` 方法去除 DataFrame 中字符串列中的空格。该方法会将字符串左右两端的空格去除掉，返回一个新的 Series。

以下是一个示例代码：

import pandas as pd

# 创建一个包含字符串的 DataFrame
df = pd.DataFrame({'A': [' abc', 'def ', ' ghi ', ' jkl']})

# 去除列 A 中的空格
df['A'] = df['A'].str.strip()

print(df)

输出结果为：

     A
0  abc
1  def
2  ghi
3  jkl

可以看到，DataFrame 中列 A 中的空格已经被去除了。

相关问题

DataFrame删掉空格

在Pandas的DataFrame中，如果你想要删除所有单元格（包括列名和数值）的空格，可以使用`str.strip()`函数结合`.applymap()`方法来进行操作。`strip()`函数会去除字符串两端的空白字符，包括空格。这里有一个例子：

import pandas as pd

# 假设df是一个DataFrame，其中有空格
df = pd.DataFrame({
   'Column1': ['  some data ', ' another example', ''],
   'Column2': [1, 2, None]
})

# 使用applymap()遍历DataFrame的所有元素并应用strip()
df_cleaned = df.applymap(lambda x: x.strip() if isinstance(x, str) else x)

这行代码会把所有的字符串类型的单元格内容删除空格，对于非字符串类型的（如数字、None等），不做处理。注意，这个操作不会改变原始DataFrame `df`，而是创建了一个新的DataFrame `df_cleaned`。

dataframe怎么去掉空格

在 Pandas 中，可以使用 `strip()` 方法去掉 DataFrame 中的空格。具体操作如下：

假设我们有以下的 DataFrame：

import pandas as pd

df = pd.DataFrame({'A': [' foo', 'bar ', ' baz '], 'B': [1, 2, 3]})
print(df)
# Output:
#       A  B
# 0   foo  1
# 1  bar   2
# 2   baz  3

我们可以使用 `strip()` 方法去掉列 A 中的空格：

df['A'] = df['A'].str.strip()
print(df)
# Output:
#     A  B
# 0  foo  1
# 1  bar  2
# 2  baz  3

这样就可以去掉 DataFrame 中的空格了。