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我有一个数据框,其中包含名为 id、country_name、location 和 total_deaths 的列。在进行数据清理过程时,我在一行中遇到了一个附加了 '\r'
的值。完成清理过程后,我将生成的数据帧存储在 destination.csv 文件中。由于上面的特定行附加了 \r
,它总是创建一个新行。
id 29
location Uttar Pradesh\r
country_name India
total_deaths 20
我想删除\r
。我尝试了 df.replace({'\r': ''}, regex=True)
。它对我不起作用。
还有其他解决办法吗?有人可以帮忙吗?
在上面的过程中,我正在遍历 df 以查看 \r
是否存在。如果存在,则需要更换。这里 row.replace()
或 row.str.strip()
似乎不起作用,或者我可能以错误的方式进行了操作。
我不想在使用 replace()
时指定列名或行号。因为我不能确定只有“位置”列才会有 \r
。请在下面找到代码。
count = 0
for row_index, row in df.iterrows():
if re.search(r"\\r", str(row)):
print type(row) #Return type is pandas.Series
row.replace({r'\\r': ''} , regex=True)
print row
count += 1
最佳答案
另一个解决方案是使用 str.strip
:
df['29'] = df['29'].str.strip(r'\\r')
print df
id 29
0 location Uttar Pradesh
1 country_name India
2 total_deaths 20
如果你想使用 replace
, 添加 r
和一个 \
:
print df.replace({r'\\r': ''}, regex=True)
id 29
0 location Uttar Pradesh
1 country_name India
2 total_deaths 20
在 replace
中,您可以定义用于替换的列,例如:
print df
id 29
0 location Uttar Pradesh\r
1 country_name India
2 total_deaths\r 20
print df.replace({'29': {r'\\r': ''}}, regex=True)
id 29
0 location Uttar Pradesh
1 country_name India
2 total_deaths\r 20
print df.replace({r'\\r': ''}, regex=True)
id 29
0 location Uttar Pradesh
1 country_name India
2 total_deaths 20
通过评论编辑:
import pandas as pd
df = pd.read_csv('data_source_test.csv')
print df
id country_name location total_deaths
0 1 India New Delhi 354
1 2 India Tamil Nadu 48
2 3 India Karnataka 0
3 4 India Andra Pradesh 32
4 5 India Assam 679
5 6 India Kerala 128
6 7 India Punjab 0
7 8 India Mumbai, Thane 1
8 9 India Uttar Pradesh\r\n 20
9 10 India Orissa 69
print df.replace({r'\r\n': ''}, regex=True)
id country_name location total_deaths
0 1 India New Delhi 354
1 2 India Tamil Nadu 48
2 3 India Karnataka 0
3 4 India Andra Pradesh 32
4 5 India Assam 679
5 6 India Kerala 128
6 7 India Punjab 0
7 8 India Mumbai, Thane 1
8 9 India Uttar Pradesh 20
9 10 India Orissa 69
如果只需要在 location
列替换:
df['location'] = df.location.str.replace(r'\r\n', '')
print df
id country_name location total_deaths
0 1 India New Delhi 354
1 2 India Tamil Nadu 48
2 3 India Karnataka 0
3 4 India Andra Pradesh 32
4 5 India Assam 679
5 6 India Kerala 128
6 7 India Punjab 0
7 8 India Mumbai, Thane 1
8 9 India Uttar Pradesh 20
9 10 India Orissa 69
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