通过pandas datafram将换行替换为str列的空格

Question

给出一个包含第2列和第3列自由文本的示例dataframe，例如

>>> import pandas as pd
>>> lol = [[1,2,'abc','foo\nbar'], [3,1, 'def\nhaha', 'love it\n']]
>>> pd.DataFrame(lol)
   0  1          2          3
0  1  2        abc   foo\nbar
1  3  1  def\nhaha  love it\n

目标是将\n替换为（空白），并去掉第2列和第3列中的字符串，以实现：

^{pr2}$

如何通过pandas dataframe将新行替换为特定列的空格？

我试过了：

>>> import pandas as pd
>>> lol = [[1,2,'abc','foo\nbar'], [3,1, 'def\nhaha', 'love it\n']]

>>> replace_and_strip = lambda x: x.replace('\n', ' ').strip()

>>> lol2 = [[replace_and_strip(col) if type(col) == str else col for col in list(row)] for idx, row in pd.DataFrame(lol).iterrows()]

>>> pd.DataFrame(lol2)
   0  1         2        3
0  1  2       abc  foo bar
1  3  1  def haha  love it

但必须有更好/更简单的方法。在

Answer 1

您可以使用以下两种正则表达式替换方法：

>>> df.replace({ r'\A\s+|\s+\Z': '', '\n' : ' '}, regex=True, inplace=True)
>>> df
   0  1         2        3
0  1  2       abc  foo bar
1  3  1  def haha  love it
>>> 

详细信息

• '\A\s+|\s+\Z'->；''的作用类似于strip()删除所有前导和尾随空格：
  • \A\s+-匹配字符串开头的一个或多个空白符号
  • |-或
  • \s+\Z-匹配字符串末尾的一个或多个空白符号
• '\n'->；' '将用空格替换任何换行符。在

Answer 2

使用^{}-第一个和最后一个条带，然后替换\n：

df = df.replace({r'\s+$': '', r'^\s+': ''}, regex=True).replace(r'\n',  ' ', regex=True)
print (df)
   0  1         2        3
0  1  2       abc  foo bar
1  3  1  def haha  love it

Answer 3

您可以select_dtypes来选择object类型的列，并在这些列上使用applymap。在

因为这些函数没有inplace参数，所以这是对数据帧进行更改的解决方法：

strs = lol.select_dtypes(include=['object']).applymap(lambda x: x.replace('\n', ' ').strip())
lol[strs.columns] = strs
lol
#   0  1         2        3
#0  1  2       abc  foo bar
#1  3  1  def haha  love it