删除前导和滞后空格数据框 python

在进行数据处理时，经常会遇到需要删除数据中前导和滞后空格的情况，特别是在处理文本数据时更为常见。下面介绍如何使用Python中的pandas库来删除数据框中前导和滞后空格。

步骤：

1. 导入必要的库：pandas库。

2. 创建数据框：这里借用一个美国各州人口数据的数据集。

   # 导入pandas库
   import pandas as pd
   
   # 创建数据框
   data = {'state': ['  Alabama', 'Alaska ', 'Arizona', '  Arkansas  '],
           'population': [4779736, 710231, 6392017, 2915918]}
   df = pd.DataFrame(data)
   print(df)
   

   输出结果：

             state  population
   0      Alabama     4779736
   1       Alaska      710231
   2       Arizona    6392017
   3       Arkansas   2915918
   

3. 删除数据框中前导和滞后空格：使用pandas的str方法和strip()函数来实现。

   # 删除数据框中前导和滞后空格
   df['state'] = df['state'].str.strip()
   print(df)
   

   输出结果：

            state  population
   0      Alabama     4779736
   1       Alaska      710231
   2       Arizona    6392017
   3      Arkansas    2915918
   

   可以看到，数据框中的前导和滞后空格已被成功删除。

代码片段

# 导入pandas库
import pandas as pd

# 创建数据框
data = {'state': ['  Alabama', 'Alaska ', 'Arizona', '  Arkansas  '],
        'population': [4779736, 710231, 6392017, 2915918]}
df = pd.DataFrame(data)
print(df)

# 删除数据框中前导和滞后空格
df['state'] = df['state'].str.strip()
print(df)

总结

在Python中，使用pandas库的str方法和strip()函数可以非常方便地删除数据框中的前导和滞后空格，进而进行更为精确的数据处理。