pandas 去空格

pandas 去空格

在数据处理过程中，经常会遇到字符串中存在空格的情况，这些空格可能会影响到数据的分析和可视化结果。在使用 pandas 进行数据处理时，经常需要去除字符串中的空格。本文将介绍如何使用 pandas 去除字符串中的空格。

1. 去除列中的空格

1.1 去除单列中的空格

可以使用 str.strip() 方法去除单列中字符串的空格。下面是一个示例代码：

import pandas as pd

data = {'Name': [' Tom ', ' Jerry ', ' Alice ']}
df = pd.DataFrame(data)

df['Name'] = df['Name'].str.strip()
print(df)

运行结果：

     Name
0     Tom
1   Jerry
2   Alice

1.2 去除多列中的空格

如果要去除多列中的空格，可以使用 applymap() 方法。下面是一个示例代码：

data = {'Name': [' Tom ', ' Jerry ', ' Alice '],
        'City': [' New York ', ' Los Angeles ', ' Chicago ']}

df = pd.DataFrame(data)

df = df.applymap(lambda x: x.strip() if isinstance(x, str) else x)
print(df)

运行结果：

    Name         City
0    Tom     New York
1  Jerry  Los Angeles
2  Alice     Chicago

2. 去除行中的空格

2.1 去除单行中的空格

可以使用 str.strip() 方法去除单行中字符串的空格。下面是一个示例代码：

data = {'Name': [' Tom ', ' Jerry ', ' Alice ']}
df = pd.DataFrame(data)

df.loc[0] = df.loc[0].str.strip()
print(df)

运行结果：

     Name
0     Tom
1   Jerry
2   Alice

2.2 去除多行中的空格

如果要去除多行中的空格，可以使用 apply() 方法。下面是一个示例代码：

data = {'Name': [' Tom ', ' Jerry ', ' Alice '],
        'City': [' New York ', ' Los Angeles ', ' Chicago ']}

df = pd.DataFrame(data)

df = df.apply(lambda x: x.str.strip() if x.dtype == 'object' else x, axis=1)
print(df)

运行结果：

     Name         City
0     Tom     New York
1   Jerry  Los Angeles
2   Alice     Chicago

3. 去除整个 DataFrame 中的空格

如果要去除整个 DataFrame 中的空格，可以使用 applymap() 方法。下面是一个示例代码：

data = {'Name': [' Tom ', ' Jerry ', ' Alice '],
        'City': [' New York ', ' Los Angeles ', ' Chicago ']}

df = pd.DataFrame(data)

df = df.applymap(lambda x: x.strip() if isinstance(x, str) else x)
print(df)

运行结果：

    Name         City
0    Tom     New York
1  Jerry  Los Angeles
2  Alice     Chicago

通过以上方法，可以很容易地去除 pandas 数据中字符串中的空格，使数据分析和可视化更加准确和方便。在实际应用中，根据具体的需求选择合适的方法来去除空格。