本篇内容介绍了“Python的replace如何对空格处理”的有关知识，在实际项目的操作过程或是学习过程中，不少人都会遇到这样的问题，接下来就让小编带大家学习一下如何处理这些情况吧！希望大家仔细阅读，能够学有所成！

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",""))

上述内容具有一定的借鉴价值，感兴趣的朋友可以参考，希望能对大家有帮助，想要了解更多"Python的replace如何对空格处理"的内容，大家可以关注群英网络的其它相关文章。

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