Pandas删除空格 - Python

在处理数据时，经常需要处理字符串中的空格。使用Pandas，可以轻松地删除字符串中的空格。

方法一：Strip方法

Strip方法用于删除字符串左右两边的空格。下面是一个简单的例子：

import pandas as pd

data = {'Name': ['Mike ', ' Lisa ', 'Tom '],
        'Age': [25, 30, 35]}
df = pd.DataFrame(data)

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

print(df)

输出结果为：

   Name  Age
0  Mike   25
1  Lisa   30
2   Tom   35

方法二：Replace方法

Replace方法可以替换字符串中的字符。使用replace方法，可以将字符串中的空格替换为其他字符。下面是一个示例：

import pandas as pd

data = {'Name': ['Mike ', ' Lisa ', 'Tom '],
        'Age': [25, 30, 35]}
df = pd.DataFrame(data)

df['Name'] = df['Name'].str.replace(' ', '')

print(df)

输出结果为：

   Name  Age
0  Mike  25
1  Lisa  30
2   Tom  35

方法三：正则表达式

使用正则表达式，可以删除字符串中的所有空格。下面是一个示例：

import pandas as pd

data = {'Name': ['Mike ', ' Lisa ', 'Tom '],
        'Age': [25, 30, 35]}
df = pd.DataFrame(data)

df['Name'] = df['Name'].str.replace('\s+', '', regex=True)

print(df)

输出结果为：

   Name  Age
0  Mike  25
1  Lisa  30
2   Tom  35

以上就是使用 Pandas 删除空格的三种方法。在数据处理过程中，我们可以根据具体的需求选择最适合的方法。