程序员经验分享-hwhale

从列中的字符串中去除空格

2024-02-25

我正在使用Pythoncsvkit比较 2 个文件，如下所示：

df1 = pd.read_csv('input1.csv', sep=',\s+', delimiter=',', encoding="utf-8")
df2 = pd.read_csv('input2.csv', sep=',\s,', delimiter=',', encoding="utf-8")
df3 = pd.merge(df1,df2, on='employee_id', how='right')
df3.to_csv('output.csv', encoding='utf-8', index=False)

目前，我正在通过预先编写的脚本运行该文件，该脚本会从employee_id column.

一个例子employee_ids:

37 78973 3
23787
2 22 3
123

有没有办法得到csvkit这样做可以让我节省一步吗？


You can strip()Pandas 中的整个系列使用.str.strip() https://pandas.pydata.org/pandas-docs/stable/reference/api/pandas.Series.str.strip.html:

df1['employee_id'] = df1['employee_id'].str.strip()
df2['employee_id'] = df2['employee_id'].str.strip()

这将删除前导/尾随空格employee_id两者中的列df1 and df2

或者，修改read_csv https://pandas.pydata.org/pandas-docs/stable/reference/api/pandas.read_csv.html使用线路skipinitialspace=True https://pandas.pydata.org/docs/reference/api/pandas.read_csv.html#:%7E:text=variants%20of%20%E2%80%9CFalse%E2%80%9D.-,skipinitialspace,-bool%2C%20default%20False

df1 = pd.read_csv('input1.csv', sep=',\s+', delimiter=',', encoding="utf-8", skipinitialspace=True)
df2 = pd.read_csv('input2.csv', sep=',\s,', delimiter=',', encoding="utf-8", skipinitialspace=True)

看起来您正在尝试删除包含数字的字符串中的空格，这可以通过以下方式完成pandas.Series.str.replace https://pandas.pydata.org/docs/reference/api/pandas.Series.str.replace.html:

df1['employee_id'] = df1['employee_id'].str.replace(" ", "")
df2['employee_id'] = df2['employee_id'].str.replace(" ", "")
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