无法从 pandas 数据框中删除空格

Question

有这个数据：                              region gdp_per_capita0                      Coasts of USA         71 5461          USA: New York, New Jersey         81 6152                    USA: California         74 2053                   USA: New England         74 000想要得到这个：                              region gdp_per_capita0                      Coasts of USA          715461          USA: New York, New Jersey          816152                    USA: California          742053                   USA: New England          74000尝试使用df.columns = df.columns.str.replace(' ', '')，但没有成功

Answer 1

只是这样应该做：

df['gdp_per_capita'] = df['gdp_per_capita'].astype(str).str.replace('\s+', '').replace('nan', np.nan)

df['gdp_per_capita'] = pd.to_numeric(df['gdp_per_capita'])

print(df)

                      region gdp_per_capita

0              Coasts of USA          71546

1  USA: New York, New Jersey          81615

2            USA: California          74205

3           USA: New England          74000

Answer 2

看起来您想使用数字而不是字符串。

因此，替换' '和''使用pd.to_numeric似乎是一种简单而可靠的方法。

让我建议另一种可能好也可能不好的方法（这取决于您的数据集）。

如果数据集中的数千个数据由空格 ( ' ') 分隔，您可以将df其读取为

df = pd.read_csv(file, thousands = ' ')

并且您的所有列都74 109将被读取为74109整数dtype或浮点数。

Answer 3

import re
df['gdp_per_capita'] = df['gdp_per_capita'].apply(lambda x: re.sub("[^0-9]", "", str(x))).astype(int)

Answer 4

我不太确定它是否有效，但请尝试以下操作：

1. 修剪 pandas 中列的前导空格 – lstrip()

2. 修剪 pandas 中列的尾随空格 – rstrip()

3. 修剪 pandas 中列的前导和尾随空格 – strip()

4. 去除 pandas 中列的所有空白。

让我知道它是否有效:)