pandas使用strip函数将dataframe所有数据列中的空格（空格、回车符、制表符）字符删除

可以使用 `applymap()` 函数将 `strip()` 应用于DataFrame中的每个元素，以删除所有空格字符。

以下是示例代码：

import pandas as pd

# 创建示例DataFrame
df = pd.DataFrame({'A': [' apple ', 'banana ', 'orange '],
                   'B': [' 1 ', '  2', '3  '],
                   'C': [' cat', 'dog ', 'mouse  ']})

# 使用applymap()函数应用strip()函数
df = df.applymap(lambda x: x.strip() if isinstance(x, str) else x)

print(df)

输出结果为：

       A  B      C
0  apple  1    cat
1  banana  2    dog
2  orange  3  mouse

在这个示例中，`applymap()` 函数将 `strip()` 应用于DataFrame中的每个元素，并使用 `isinstance()` 函数检查元素是否为字符串类型，以避免出现错误。

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可以使用pandas的rename函数来实现对所有列名称的修改，其中strip函数可以作为rename函数的参数来删除空格字符。示例代码如下：

import pandas as pd

# 创建一个包含空格字符的dataframe
df = pd.DataFrame({' col1 ': [1, 2, 3], ' col2\n': [4, 5, 6], '\tcol3\t': [7, 8, 9]})

# 使用rename函数和strip函数删除所有列名称中的空格字符
df = df.rename(columns=lambda x: x.strip())

# 打印修改后的dataframe
print(df)

输出结果如下：

   col1  col2  col3
0     1     4     7
1     2     5     8
2     3     6     9

可以看到，所有列名称中的空格字符都被成功删除了。

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可以使用以下代码来填充dataframe中指定数据列的缺失值：

import pandas as pd

# 创建一个示例dataframe
df = pd.DataFrame({'A': [1, 2, None, 4], 'B': [5, None, 7, 8]})

# 使用fillna函数填充缺失值
df['B'].fillna(value=0, inplace=True)

# 打印填充后的dataframe
print(df)

这里的代码将dataframe中的'B'列中的缺失值填充为0。如果需要填充其它列的缺失值，只需要将代码中的'B'替换为相应的列名即可。