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：

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

相关问题

pandas清除前后空格

可以使用strip函数来清除前后空格，如下所示：

import pandas as pd

# 创建一个包含空格的DataFrame
df = pd.DataFrame({'A': ['  a ', 'b  ', ' c ']})

# 清除前后空格
df['A'] = df['A'].str.strip()

print(df)

输出结果如下：

   A
0  a
1  b
2  c

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：

   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：

   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：

   df[df['column_name'].str.contains(' ')]  # 返回包含空格的行