使用惯用Python删除pandas列中的空格和换行符？

我使用下面的方法替换pandas dataframe列标题中的所有空格和新行字符

我的问题是:

在下面的代码中使用列表理解是一种更有效的循环方式吗

def headerfiller(df):
    for i in [" ","\n"]:
        df.columns = [c.replace(i,"_") for c in df.columns]

使用：

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使用正则表达式替换：

>>> import re
>>> re.sub(r'[ \n]', '_', 'a b c\n')
'a_b_c_'

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你可以：

它将丢失尾随空格和换行符（如果有必要的话），并将多个空格等压缩为一个“\u1”：

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您可以使用可用于索引对象的字符串方法，在本例中为

columns.str.replace（）

，它允许您自己在不循环值的情况下执行此操作：

In [23]: df = pd.DataFrame(np.random.randn(3,3), columns=['a\nb', 'c d', 'e\n f'])

In [24]: df.columns
Out[24]: Index([u'a\nb', u'c d', u'e\n f'], dtype='object')

In [25]: df.columns.str.replace(' |\n', '_')
Out[25]: Index([u'a_b', u'c_d', u'e__f'], dtype='object')

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通过使用正则表达式，可以同时替换空格和换行符。参见文档：（对于系列，但方法与索引相同）

Thank you@falsetru我尝试跟踪所有答案的时间，发现正则表达式（导入-重新）方法最有效。此答案已编辑，但此处未反映更改@好吧，我不明白你的意见。您是否尝试单击“编辑”

edited。。几个小时前

link？@falsetru，是的，我可以在单击“编辑”时看到更改。。几个小时前，现在我明白了，这些变化只有在经过同行评审后才会反映出来！再次感谢。谢谢你的回答！虽然您的解决方案是最容易键入的，但我接受了另一个使用regex方法的解决方案作为答案，因为它稍微快一点，并且使用了列表理解。

>>> import re
>>> re.sub(r'[ \n]', '_', 'a b c\n')
'a_b_c_'

import re

def headerfiller(df):
    df.columns = [re.sub(r' \n', '_', c) for c in df.columns]

def headerfiller(df):
    df.columns = ['_'.join(c.split()) for c in df.columns]

In [26]: "_".join("a  b    c\n\n\n".split())
Out[26]: 'a_b_c'

In [23]: df = pd.DataFrame(np.random.randn(3,3), columns=['a\nb', 'c d', 'e\n f'])

In [24]: df.columns
Out[24]: Index([u'a\nb', u'c d', u'e\n f'], dtype='object')

In [25]: df.columns.str.replace(' |\n', '_')
Out[25]: Index([u'a_b', u'c_d', u'e__f'], dtype='object')