pandas 删除空格

要删除 Pandas DataFrame 中的空格，可以使用 `strip()` 方法。以下是一个示例代码：

import pandas as pd

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

# 使用 strip() 删除空格
df['A'] = df['A'].str.strip()

print(df)

输出：

     A
0  foo
1  bar
2  baz

在这个示例中，我们使用 `str.strip()` 方法来删除字符串中的前导和尾随空格。然后，我们将结果分配回原始 DataFrame 的相应列。

相关问题

pandas删除空行整行

在ps中，可以使用rop()方法删除包含空值的行或列。如果想要删除整行，可以设置xis参数为。示例代码如下：\n\```pyth\impor pandas as p\n\# 创建一个包含空值的DataFram\f = p.DataFram({'A' [1, 2, N, 4], 'B' [5, N, 7, 8]})\n\# 删除包含空值的行\f.drop(axis=, inp=Tru)\n\# 输出结果\pri(df)\```\n\输出结果为：\n\```\ A B\ 1. 5.\3 4. 8.\```\n\这里的ip参数设置为Tru，表示直接在原DataFram上进行修改。如果不想修改原DataFram，可以将ip参数设置为Fals或者不设置。另外，还可以使用hresh参数来指定每行或每列至少需要有多少个非空值才不会被删除。如果想要删除整列，可以将xis参数设置为1。 \n\

pandas 剔除空行

在pandas中，剔除空行可以通过以下几种方式实现：

1. 使用dropna()方法：dropna()方法可以删除包含空值的行。默认情况下，它会删除包含任何空值的整行。可以通过设置参数来控制删除的方式。例如，使用df.dropna()可以删除包含任何空值的行。

2. 使用drop()方法：drop()方法可以删除指定条件的行。可以使用isnull()方法找到空值所在的行，并使用drop()方法删除这些行。例如，使用df.drop(df[df.isnull().any(axis=1)].index)可以删除包含空值的行。

3. 使用fillna()方法：fillna()方法可以用指定的值或方法填充空值。可以先使用fillna()方法填充空值，然后再使用dropna()方法删除填充后的行。例如，使用df.fillna(0).dropna()可以将空值填充为0，并删除包含填充后的行。