<\/p>\n
Sie k\u00f6nnen die folgenden Methoden verwenden, um Leerzeichen aus Spalten in einem Pandas-DataFrame zu entfernen:<\/span><\/p>\n Methode 1: Leerzeichen aus einer Spalte entfernen<\/strong><\/span><\/p>\n Methode 2: Entfernen Sie Leerzeichen aus allen Zeichenfolgenspalten<\/strong><\/span><\/p>\n Die folgenden Beispiele zeigen, wie jede Methode in der Praxis mit dem folgenden Pandas DataFrame verwendet wird:<\/span><\/p>\n Der folgende Code zeigt, wie Leerzeichen aus jeder Zeichenfolge in der Positionsspalte<\/strong> entfernt werden:<\/span><\/p>\n Beachten Sie, dass alle Leerzeichen aus jeder Zeichenfolge mit Leerzeichen in der Positionsspalte<\/strong> entfernt wurden.<\/span><\/p>\n Der folgende Code zeigt, wie Leerzeichen aus jeder Zeichenfolge in allen Zeichenfolgenspalten des DataFrame entfernt werden:<\/span><\/p>\n Beachten Sie, dass alle Leerzeichen aus den Team-<\/strong> und Positionsspalten<\/strong> entfernt wurden, bei denen es sich um die beiden Zeichenfolgenspalten im DataFrame handelt.<\/span><\/p>\n In den folgenden Tutorials wird erl\u00e4utert, wie andere g\u00e4ngige Vorg\u00e4nge in Pandas ausgef\u00fchrt werden:<\/span><\/p>\n Pandas: So w\u00e4hlen Sie Spalten aus, die eine bestimmte Zeichenfolge enthalten<\/a> Sie k\u00f6nnen die folgenden Methoden verwenden, um Leerzeichen aus Spalten in einem Pandas-DataFrame zu entfernen: Methode 1: Leerzeichen aus einer Spalte entfernen df[‚ my_column ‚] = df[‚ my_column ‚]. str . strip () Methode 2: Entfernen Sie Leerzeichen aus allen Zeichenfolgenspalten df = df. apply ( lambda x: x.str.strip () if x.dtype == ‚ object […]<\/p>\n","protected":false},"author":1,"featured_media":0,"comment_status":"open","ping_status":"open","sticky":false,"template":"","format":"standard","meta":{"footnotes":""},"categories":[11],"tags":[],"yoast_head":"\n df[' my_column<\/span> '] = df[' my_column<\/span> ']. str<\/span> . strip<\/span> ()\n<\/strong><\/pre>\n df = df. apply<\/span> ( lambda<\/span> x: x.str.strip<\/span> () if x.dtype<\/span> == ' object<\/span> ' else<\/span> x )<\/span><\/strong><\/pre>\n import<\/span> pandas as<\/span> pd\n\n#createDataFrame\n<\/span>df = pd. DataFrame<\/span> ({' team<\/span> ': ['Mavs', 'Heat', 'Nets', 'Cavs', 'Hawks', 'Jazz'],\n ' position<\/span> ': ['Point Guard', 'Small Forward', 'Center',\n 'Power Forward', 'Point Guard', 'Center'],\n ' points<\/span> ': [11, 8, 10, 6, 22, 29]})\n\n#view DataFrame\n<\/span>print<\/span> (df)\n\n team position points\n0 Mavs Point Guard 11\n1 Heat Small Forward 8\n2 Nets Center 10\n3 Cavs Power Forward 6\n4 Hawks Point Guard 22\n5 Jazz Center 29<\/b><\/pre>\n Beispiel 1: Leerzeichen aus einer Spalte entfernen<\/strong><\/span><\/h2>\n
#strip whitespace from position column\n<\/span>df[' position<\/span> '] = df[' position<\/span> ']. str<\/span> . strip<\/span> ()\n\n#view updated DataFrame\n<\/span>print<\/span> (df)\n\n team position points\n0 Mavs Point Guard 11\n1 Heat Small Forward 8\n2 Nets Center 10\n3 Cavs Power Forward 6\n4 Hawks Point Guard 22\n5 Jazz Center 29\n<\/span><\/span><\/strong><\/pre>\n Beispiel 2: Leerzeichen aus allen Zeichenfolgenspalten entfernen<\/strong><\/span><\/h2>\n
#strip whitespace from all string columns\n<\/span>df = df. apply<\/span> ( lambda<\/span> x: x.str.strip<\/span> () if x.dtype<\/span> == ' object<\/span> ' else<\/span> x )<\/span>\n\n#view updated DataFrame\nprint<\/span> (df)\n\n team position points\n0 Mavs Point Guard 11\n1 Heat Small Forward 8\n2 Nets Center 10\n3 Cavs Power Forward 6\n4 Hawks Point Guard 22\n5 Jazz Center 29\n<\/span><\/span><\/strong><\/pre>\n Zus\u00e4tzliche Ressourcen<\/strong><\/span><\/h2>\n
Pandas: So filtern Sie Zeilen basierend auf der Zeichenfolgenl\u00e4nge<\/a>
So erstellen Sie einen Pandas DataFrame aus einer Zeichenfolge<\/a><\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"