Python是进行数据分析的一种出色语言, 主要是因为以数据为中心的Python软件包具有奇妙的生态系统。大熊猫是使导入和分析数据更加容易的那些软件包之一。
大熊猫提供3种方法来处理任何文本数据中的空格(包括换行)。从名称可以看出, str.lstrip()用于删除字符串左侧的空格, str.rstrip()从字符串右侧删除空格, 然后str.strip()从两侧移除空格。由于这些熊猫函数与Python的默认函数同名, .str 必须加前缀以告知编译器正在调用Pandas函数。
语法:Series.str.strip()返回类型:带空格的系列
要下载代码中使用的CSV, 请点击
这里。
在以下示例中, 使用的数据框包含一些NBA球员的数据。由于数据框中的任何值都没有多余的空格, 因此使用
str.replace()
方法。进行任何操作之前的数据帧图像如下所示。
示例1:使用lstrip()
在此示例中, 创建了一个类似于”团队”列的新系列, 该字符串在字符串的开头和结尾均具有2个空格。之后, str.lstrip()应用此方法, 并针对带有删除的左侧空格的自定义字符串进行检查。
# importing pandas module
import pandas as pd
# making data frame
data = pd.read_csv( "https://media.srcmini.org/wp-content/uploads/nba.csv" )
# replacing team name and adding spaces in start and end
new = data[ "Team" ].replace( "Boston Celtics" , " Boston Celtics " ).copy()
# checking with custom removed space string
new. str .lstrip() = = "Boston Celtics "
输出如下:
如输出图像所示, 在删除左侧空格后, 比较为真。
示例2:
使用strip()
在这个例子中
str.strip()
方法用于删除字符串左侧和右侧的空格。将创建一个新的Team列副本, 在开始和结尾均带有2个空格。然后
str.strip()
在该系列上调用方法。之后, 将其与”波士顿凯尔特人”, “波士顿凯尔特人”和”波士顿凯尔特人”进行比较, 以检查空间是否从两侧移走。
# importing pandas module
import pandas as pd
# making data frame
data = pd.read_csv( "https://media.srcmini.org/wp-content/uploads/nba.csv" )
# replacing team name and adding spaces in start and end
new = data[ "Team" ].replace( "Boston Celtics" , " Boston Celtics " ).copy()
# checking with custom string
new. str .strip() = = " Boston Celtic"
new. str .strip() = = "Boston Celtics "
new. str .strip() = = " Boston Celtic "
输出如下:
如输出图像所示, 对于所有3个条件, 比较均返回False, 这意味着空格已成功从两侧移除, 并且字符串不再具有空格。
示例3:使用rstrip()
在此示例中, 创建了一个类似于”团队”列的新系列, 该字符串在字符串的开头和结尾均具有2个空格。之后str.rstrip()应用此方法, 并对照带有删除的右侧空格的自定义字符串进行检查。
# importing pandas module
import pandas as pd
# making data frame
data = pd.read_csv( "https://media.srcmini.org/wp-content/uploads/nba.csv" )
# replacing team name and adding spaces in start and end
new = data[ "Team" ].replace( "Boston Celtics" , " Boston Celtics " ).copy()
# checking with custom removed space string
new. str .rstrip() = = " Boston Celtics"
输出如下:
如输出图像所示, 在删除右侧空格后, 比较结果为true。
首先, 你的面试准备可通过以下方式增强你的数据结构概念:Python DS课程。
评论前必须登录!
注册