熊貓 - 帶空格

Question

我使用Python csvkit比較像這樣2個文件：

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) 

目前我通過手前的腳本，去掉從employee_id列空間運行該文件。

的employee_id一個例子：

37 78973 3 
23787 
2 22 3 
123 

有沒有辦法讓csvkit做到這一點，拯救我的一個步驟？

Answer 1

可以strip()在熊貓的整個系列採用.str.strip()：

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

這將刪除前導/兩df1和df2

或者尾隨在employee_id欄的空格，您可以修改您read_csv線也可用skipinitialspace=True

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) 

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它看起來像你試圖刪除包含數字的字符串中的空格。

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

Answer 2

Df['employee']=Df['employee'].str.strip() 

Answer 3

你可以做strip()在pandas.read_csv()爲：您可以通過這樣做

pandas.read_csv(..., converters={'employee_id': str.strip}) 

如果你只需要剝離前導空格：

pandas.read_csv(..., converters={'employee_id': str.lstrip}) 

而且刪除所有空間：

def strip_spaces(a_str_with_spaces): 
    return a_str_with_spaces.replace(' ', '') 

pandas.read_csv(..., converters={'employee_id': strip_spaces})