ฉันกำลังแยกวิเคราะห์ข้อมูลจากไฟล์ Excel ที่มีช่องว่างพิเศษในส่วนหัวคอลัมน์บางส่วน
เมื่อฉันตรวจสอบคอลัมน์ของดาต้าเฟรมที่เป็นผลลัพธ์df.columnsฉันจะเห็น:
Index(['Year', 'Month ', 'Value'])
^
# Note the unwanted trailing space on 'Month '
ดังนั้นฉันไม่สามารถทำ:
df["Month"]
เพราะมันจะบอกฉันว่าไม่พบคอลัมน์ตามที่ฉันขอ "เดือน" ไม่ใช่ "เดือน"
คำถามของฉันคือฉันจะดึงพื้นที่สีขาวที่ไม่ต้องการออกจากส่วนหัวของคอลัมน์ได้อย่างไร?
คำตอบ:
คุณสามารถให้ฟังก์ชันแก่renameเมธอด str.strip()วิธีการควรจะทำสิ่งที่คุณต้องการ
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]
หมายเหตุ : สิ่งนี้จะส่งคืนDataFrameออบเจ็กต์และแสดงเป็นผลลัพธ์บนหน้าจอ แต่การเปลี่ยนแปลงไม่ได้ตั้งค่าไว้ในคอลัมน์ของคุณ หากต้องการทำการเปลี่ยนแปลงให้ใช้:
inplace=Trueอาร์กิวเมนต์[docs]df.rename(columns=lambda x: x.strip(), inplace=True)
dfตัวแปรของคุณ:df = df.rename(columns=lambda x: x.strip())
ตอนนี้คุณสามารถโทรหา.str.stripคอลัมน์ได้หากคุณใช้เวอร์ชันล่าสุด:
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']
การกำหนดเวลา
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
ดังนั้นstr.stripเป็น ~ 2X เร็วขึ้นผมคาดหวังนี้จะไต่ที่ดีกว่าสำหรับ DFS ขนาดใหญ่
หากคุณใช้รูปแบบ CSV เพื่อส่งออกจาก Excel และอ่านเป็น Pandas DataFrame คุณสามารถระบุ:
skipinitialspace=True
เมื่อโทรpd.read_csv.
จากเอกสารประกอบ :
skipinitialspace: bool, default False
Skip spaces after delimiter.