pandas的列去除空格

pandas的列去除空格

在数据处理和分析中，经常会遇到数据集中含有空格的情况，这时候就需要对数据进行清洗。在pandas中，我们可以使用strip()方法或者apply()方法来去除列中的空格。本文将详细介绍如何使用pandas的方法去除数据列中的空格。

strip()方法去除空格

strip()方法是pandas Series对象中用来去除字符串前后空格的方法。下面是一个示例代码：

import pandas as pd

# 创建一个包含空格的列的数据集
data = {
    'name': [' geek-docs.com', 'pandas ', ' numpy', ' matplotlib ']
}

df = pd.DataFrame(data)

# 使用strip()方法去除列中的空格
df['name_stripped'] = df['name'].str.strip()

print(df)

运行以上代码，可以得到去除空格后的数据集：

             name  name_stripped
0   geek-docs.com   geek-docs.com
1         pandas         pandas
2           numpy          numpy
3      matplotlib     matplotlib

从上面的结果可以看出，strip()方法成功去除了列中前后的空格。

apply()方法去除空格

除了strip()方法，我们还可以使用apply()方法来去除数据列中的空格。下面是一个示例代码：

import pandas as pd

# 创建一个包含空格的列的数据集
data = {
    'name': [' geek-docs.com', 'pandas ', ' numpy', ' matplotlib ']
}

df = pd.DataFrame(data)

# 使用apply()方法去除列中的空格
df['name_stripped'] = df['name'].apply(lambda x: x.strip())

print(df)

运行以上代码，同样可以得到去除空格后的数据集：

             name  name_stripped
0   geek-docs.com   geek-docs.com
1         pandas         pandas
2           numpy          numpy
3      matplotlib     matplotlib

从以上结果可以看出，apply()方法同样能够成功去除列中的空格。

总结来说，pandas提供了多种方法去除数据列中的空格，包括strip()方法和apply()方法。通过这些方法，可以方便地对数据进行清洗，使数据分析更加准确和有效。