如何从Pandas DataFrame标头中删除空格？

Question 1

我正在从Excel文件中解析数据，该文件在某些列标题中具有额外的空白。

当我使用来检查结果数据框的列时df.columns，我看到：

Index(['Year', 'Month ', 'Value'])
                     ^
#                    Note the unwanted trailing space on 'Month '

因此，我无法执行以下操作：

df["Month"]

因为它会告诉我找不到列，因为我要求输入“ Month”而不是“ Month”。

那么，我的问题是如何从列标题中去除不需要的空白？

Question 2

您可以为该rename方法提供功能。该str.strip()方法应做您想要的。

In [5]: df
Out[5]: 
   Year  Month   Value
0     1       2      3

[1 rows x 3 columns]

In [6]: df.rename(columns=lambda x: x.strip())
Out[6]: 
   Year  Month  Value
0     1      2      3

[1 rows x 3 columns]

注意：这将返回一个DataFrame对象，并在屏幕上显示为输出，但是更改实际上并未设置在您的列上。要进行更改，请使用：

使用inplace=True参数[docs]

df.rename(columns=lambda x: x.strip(), inplace=True)

将其分配回您的df变量：

df = df.rename(columns=lambda x: x.strip())

Question 3

现在.str.strip，如果您使用的是最新版本，则只需调用列即可：

In [5]:
df = pd.DataFrame(columns=['Year', 'Month ', 'Value'])
print(df.columns.tolist())
df.columns = df.columns.str.strip()
df.columns.tolist()

['Year', 'Month ', 'Value']
Out[5]:
['Year', 'Month', 'Value']

时机

In[26]:
df = pd.DataFrame(columns=[' year', ' month ', ' day', ' asdas ', ' asdas', 'as ', '  sa', ' asdas '])
df
Out[26]: 
Empty DataFrame
Columns: [ year,  month ,  day,  asdas ,  asdas, as ,   sa,  asdas ]


%timeit df.rename(columns=lambda x: x.strip())
%timeit df.columns.str.strip()
1000 loops, best of 3: 293 µs per loop
10000 loops, best of 3: 143 µs per loop

所以str.strip快2倍，我希望这对于较大的dfs可以更好地扩展

Question 4

如果您使用CSV格式从Excel导出并读取为Pandas DataFrame，则可以指定：

skipinitialspace=True

打电话时pd.read_csv。

从文档中：

skipinitialspace：bool，默认为False
Skip spaces after delimiter.