python replace空格数据处理代码实现方法

本篇文章小编给大家分享一下python replace空格数据处理代码实现方法，文章代码介绍的很详细，小编觉得挺不错的，现在分享给大家供大家参考，有需要的小伙伴们可以来看看。

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("tr",""))

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",""))