python?replace?空格數據處理的實現
更新時間：2022年06月02日 10:45:56 作者：溫欣'
本文主要介紹了python?replace?空格數據處理的實現，文中通過示例代碼介紹的非常詳細，對大家的學習或者工作具有一定的參考學習價值，需要的朋友們下面隨著小編來一起學習學習吧
一、使用replace+空格
ordersdetaildf['商品名稱2']=ordersdetaildf['商品名稱'].apply(lambda x:x.replace(" ",""))上述代碼表示：在Dataframe當中創(chuàng)建新的一列，名字叫做商品名稱2，是對商品名稱列當中的空格進行去除之后的新的數據。
對制表符和換行符等等也可以進行同樣的操作：
ordersdetaildf['商品名稱2']=ordersdetaildf['商品名稱2'].apply(lambda x:x.replace("\n","").replace("\\t\\r",""))二、使用replace+unicode編碼
但是在某些情況下，我發(fā)現僅僅使用replace是無法去除空格的：
ordetgb=ordersdetaildf.groupby('訂單編號',as_index=False)["商品名稱"].apply(lambda x:'|'.join(x.values)).reset_index(drop=True) #替換成|很重要當我想將相同訂單編號的商品名稱進行合并的時候，發(fā)現使用join后會出現很多空格，這是使用replace是無法去除空格
解決方法：
# 經過excel查詢code(a1) unicode=u00A0 不間斷空格 ordetgb['商品名稱']=ordetgb['商品名稱'].astype(str).apply(lambda x:x.replace(u"\u00A0",""))
到此這篇關于python replace 空格數據處理的實現的文章就介紹到這了,更多相關python replace 空格處理內容請搜索腳本之家以前的文章或繼續(xù)瀏覽下面的相關文章希望大家以后多多支持腳本之家！
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