Удаление / обрезка всех строк фрейма данных

Очистив значения фрейма данных с несколькими типами в python / pandas, я хочу обрезать строки. Сейчас я делаю это по двум инструкциям:

import pandas as pd

df = pd.DataFrame([['  a  ', 10], ['  c  ', 5]])

df.replace('^\s+', '', regex=True, inplace=True) #front
df.replace('\s+$', '', regex=True, inplace=True) #end

df.values

Это довольно медленно, что я могу улучшить?

Вы можете использовать DataFrame.select_dtypesдля выбора stringстолбцов, а затем для applyфункции str.strip.

Примечание: значения не могут быть typesпохожими на dictsили lists, потому что они dtypesесть object.

df_obj = df.select_dtypes(['object'])
print (df_obj)
0    a  
1    c  

df[df_obj.columns] = df_obj.apply(lambda x: x.str.strip())
print (df)

   0   1
0  a  10
1  c   5

Но если столбцов всего несколько, используйте str.strip:

df[0] = df[0].str.strip()

Деньги выстрел

Вот компактная версия использования applymapпростого лямбда-выражения для вызова stripтолько тогда, когда значение имеет строковый тип:

df.applymap(lambda x: x.strip() if isinstance(x, str) else x)

Полный пример

Более полный пример:

import pandas as pd


def trim_all_columns(df):
    """
    Trim whitespace from ends of each value across all series in dataframe
    """
    trim_strings = lambda x: x.strip() if isinstance(x, str) else x
    return df.applymap(trim_strings)


# simple example of trimming whitespace from data elements
df = pd.DataFrame([['  a  ', 10], ['  c  ', 5]])
df = trim_all_columns(df)
print(df)


>>>
   0   1
0  a  10
1  c   5

Рабочий пример

Вот рабочий пример, размещенный на trinket: https://trinket.io/python3/e6ab7fb4ab

Ты можешь попробовать:

df[0] = df[0].str.strip()

или более конкретно для всех строковых столбцов

non_numeric_columns = list(set(df.columns)-set(df._get_numeric_data().columns))
df[non_numeric_columns] = df[non_numeric_columns].apply(lambda x : str(x).strip())

Если вы действительно хотите использовать регулярное выражение, тогда

>>> df.replace('(^\s+|\s+$)', '', regex=True, inplace=True)
>>> df
   0   1
0  a  10
1  c   5

Но быстрее должно получиться вот так:

>>> df[0] = df[0].str.strip()

Вы можете использовать applyфункцию от Seriesобъекта:

>>> df = pd.DataFrame([['  a  ', 10], ['  c  ', 5]])
>>> df[0][0]
'  a  '
>>> df[0] = df[0].apply(lambda x: x.strip())
>>> df[0][0]
'a'

Обратите внимание на использование, stripа не на то, regexчто намного быстрее

Другой вариант - воспользоваться applyфункцией объекта DataFrame:

>>> df = pd.DataFrame([['  a  ', 10], ['  c  ', 5]])
>>> df.apply(lambda x: x.apply(lambda y: y.strip() if type(y) == type('') else y), axis=0)

   0   1
0  a  10
1  c   5

def trim(x):
    if x.dtype == object:
        x = x.str.split(' ').str[0]
    return(x)

df = df.apply(trim)