如何从 DataFrame 中跳过初始空格

在数据处理中，我们经常需要从外部文件或数据库中读取数据，并将其转换为 DataFrame 对象。但是有时候，这些数据文件或数据库中的数据在存储时存在一些不必要的空格。在 Pandas 中，我们可以使用 .read_csv() 方法从 CSV 文件中读取数据，并使用 skipinitialspace=True 参数跳过初始空格。

例子

让我们使用一个简单的例子来演示如何使用 Pandas 来从 CSV 文件中跳过初始空格。

假设我们有一个名为 data.csv 的文件，其中的数据如下所示：

Name, Age, Gender
Jack, 26, Male
Lily,  24, Female
Bob,  32, Male

注意在第二行和第三行数据中，Age 和 Gender 列之间存在一个或多个空格，这样的情况在实际数据处理中非常常见。

要从 data.csv 文件中读取数据并创建 DataFrame 对象，我们可以使用以下代码：

import pandas as pd

df = pd.read_csv('data.csv')
print(df)

输出结果如下所示：

    Name   Age Gender
0   Jack    26   Male
1   Lily  24     Female
2    Bob  32     Male

可以看到，DataFrame 对象中包含了初始空格，这可能导致在后续的数据处理过程中出现错误。

为了从 DataFrame 中跳过初始空格，我们可以在 read_csv() 方法中添加 skipinitialspace=True 参数，如下所示：

import pandas as pd

df = pd.read_csv('data.csv', skipinitialspace=True)
print(df)

输出结果如下所示：

   Name  Age  Gender
0  Jack   26    Male
1  Lily   24  Female
2   Bob   32    Male

可以看到，DataFrame 对象中的初始空格已经被跳过了。

结论

在 Pandas 中，我们可以使用 .read_csv() 方法从 CSV 文件中读取数据，并使用 skipinitialspace=True 参数来跳过初始空格。这样可以避免在数据处理过程中出现因初始空格导致的错误。