python replace 空格数据处理的实现
更新时间：2022年06月02日 10:45:56 作者：温欣'
本文主要介绍了python replace 空格数据处理的实现，文中通过示例代码介绍的非常详细，对大家的学习或者工作具有一定的参考学习价值，需要的朋友们下面随着小编来一起学习学习吧
一、使用replace+空格
ordersdetaildf['商品名称2']=ordersdetaildf['商品名称'].apply(lambda x:x.replace(" ",""))上述代码表示：在Dataframe当中创建新的一列，名字叫做商品名称2，是对商品名称列当中的空格进行去除之后的新的数据。
对制表符和换行符等等也可以进行同样的操作：
ordersdetaildf['商品名称2']=ordersdetaildf['商品名称2'].apply(lambda x:x.replace("\n","").replace("\\t\\r",""))二、使用replace+unicode编码
但是在某些情况下，我发现仅仅使用replace是无法去除空格的：
ordetgb=ordersdetaildf.groupby('订单编号',as_index=False)["商品名称"].apply(lambda x:'|'.join(x.values)).reset_index(drop=True) #替换成|很重要当我想将相同订单编号的商品名称进行合并的时候，发现使用join后会出现很多空格，这是使用replace是无法去除空格
解决方法：
# 经过excel查询code(a1) unicode=u00A0 不间断空格 ordetgb['商品名称']=ordetgb['商品名称'].astype(str).apply(lambda x:x.replace(u"\u00A0",""))
到此这篇关于python replace 空格数据处理的实现的文章就介绍到这了,更多相关python replace 空格处理内容请搜索脚本之家以前的文章或继续浏览下面的相关文章希望大家以后多多支持脚本之家！
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