Pandas: 열에서 공백을 제거하는 방법

다음 방법을 사용하여 Pandas DataFrame의 열에서 공백을 제거할 수 있습니다.

방법 1: 열에서 공백 제거

 df[' my_column '] = df[' my_column ']. str . strip ()

방법 2: 모든 문자열 열에서 공백 제거

 df = df. apply ( lambda x: x.str.strip () if x.dtype == ' object ' else x )

다음 예에서는 다음 pandas DataFrame에서 실제로 각 메서드를 사용하는 방법을 보여줍니다.

 import pandas as pd

#createDataFrame
df = pd. DataFrame ({' team ': ['Mavs', 'Heat', 'Nets', 'Cavs', 'Hawks', 'Jazz'],
                   ' position ': ['Point Guard', 'Small Forward', 'Center',
                                'Power Forward', 'Point Guard', 'Center'],
                   ' points ': [11, 8, 10, 6, 22, 29]})

#view DataFrame
print (df)

     team position points
0 Mavs Point Guard 11
1 Heat Small Forward 8
2 Nets Center 10
3 Cavs Power Forward 6
4 Hawks Point Guard 22
5 Jazz Center 29

예 1: 열에서 공백 제거

다음 코드는 위치 열의 각 문자열에서 공백을 제거하는 방법을 보여줍니다.

 #strip whitespace from position column
df[' position '] = df[' position ']. str . strip ()

#view updated DataFrame
print (df)

     team position points
0 Mavs Point Guard 11
1 Heat Small Forward 8
2 Nets Center 10
3 Cavs Power Forward 6
4 Hawks Point Guard 22
5 Jazz Center 29

위치 열에 공백이 있는 각 문자열에서 모든 공백이 제거되었습니다.

예시 2: 모든 문자열 열에서 공백 제거

다음 코드는 DataFrame의 모든 문자열 열에 있는 각 문자열에서 공백을 제거하는 방법을 보여줍니다.

 #strip whitespace from all string columns
df = df. apply ( lambda x: x.str.strip () if x.dtype == ' object ' else x )

#view updated DataFrame
print (df)

    team position points
0 Mavs Point Guard 11
1 Heat Small Forward 8
2 Nets Center 10
3 Cavs Power Forward 6
4 Hawks Point Guard 22
5 Jazz Center 29

DataFrame의 두 문자열 열인 팀 및 위치 열에서 모든 공백이 제거되었습니다.

추가 리소스

다음 튜토리얼에서는 Pandas에서 다른 일반적인 작업을 수행하는 방법을 설명합니다.

Pandas: 특정 문자열이 포함된 열을 선택하는 방법
Pandas: 문자열 길이를 기준으로 행을 필터링하는 방법
문자열에서 Pandas DataFrame을 만드는 방법