python replace 空格数据处理的实现

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(\"\\\\t\\\\r\",\"\"))

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\",\"\"))