如何在pandas[duplicate]中清空字符串

Question

所以，我一直在用python处理pandas，我从外部系统中提取数据，每列末尾都有很多空格。我想到了在每个系列中使用一个str.strip（）方法和一个代码：

Data["DESCRIPTION"] =  Data["DESCRIPTION"].str.strip()

它基本上完成了它的工作，但我注意到，当我检查使用数据帧的属性时，我遇到了一个问题，如果在一个值中只有没有任何文本的空格，那么它是空的，但它不会将标量转换为空：

<class 'pandas.core.frame.DataFrame'>
RangeIndex: 18028 entries, 0 to 18027
Data columns (total 11 columns):
 #   Column          Non-Null Count  Dtype 
---  ------          --------------  ----- 
 0   VIN             18028 non-null  object
 1   DESCRIPTION     18028 non-null  object
 2   DESCRIPTION 2   18028 non-null  object
 3   ENGINE          18023 non-null  object
 4   TRANSMISSION    18028 non-null  object
 5   PAINT           18028 non-null  object
 6   EXT_COLOR_CODE  18028 non-null  object
 7   EXT_COLOR_DESC  18028 non-null  object
 8   INT_COLOR_DESC  18028 non-null  object
 9   COUNTRY         18028 non-null  object
 10  PROD_DATE       18028 non-null  object
dtypes: object(11)
memory usage: 1.5+ MB

但是，如果字符串为空，则检查条件：

Data['DESCRIPTION 2'] == ""


    0        True
    1        True
    2        True
    3        True
    4        True
             ... 
    18023    True
    18024    True
    18025    True
    18026    True
    18027    True
    Name: DESCRIPTION 2, Length: 18028, dtype: bool

我怎么可能将所有这些转换为空，以便我可以使用dropna（）函数删除它们？

如有任何建议，我将不胜感激。

Answer 1

要删除尾随空格并将空字符串或记录仅替换为空格，请运行以下命令。

Data["DESCRIPTION"].str.strip().replace(r'^\s*$', np.nan, regex=True)

请参阅本页，用pandas中的NaN替换空白值（空白）