Python 删除额外空白时出现错误

我正在尝试使用命令清除数据框中额外空白的列。该数据框有近800万条记录

datt2.My_variable=datt2.My_variable.str.replace('\s+', ' ')

我最终得到了以下的错误

MemoryError                               Traceback (most recent call last)
<ipython-input-10-158a51cfaa3d> in <module>()
----> 1 datt2.My_variable=datt2.My_variable.str.replace('\s+', ' ')

c:\python27\lib\site-packages\pandas\core\strings.pyc in replace(self, pat, repl, n, case, flags)
   1504     def replace(self, pat, repl, n=-1, case=True, flags=0):
   1505         result = str_replace(self._data, pat, repl, n=n, case=case,
-> 1506                              flags=flags)
   1507         return self._wrap_result(result)
   1508 

c:\python27\lib\site-packages\pandas\core\strings.pyc in str_replace(arr, pat, repl, n, case, flags)
    334         f = lambda x: x.replace(pat, repl, n)
    335 
--> 336     return _na_map(f, arr)
    337 
    338 

c:\python27\lib\site-packages\pandas\core\strings.pyc in _na_map(f, arr, na_result, dtype)
    152 def _na_map(f, arr, na_result=np.nan, dtype=object):
    153     # should really _check_ for NA
--> 154     return _map(f, arr, na_mask=True, na_value=na_result, dtype=dtype)
    155 
    156 

c:\python27\lib\site-packages\pandas\core\strings.pyc in _map(f, arr, na_mask, na_value, dtype)
    167         try:
    168             convert = not all(mask)
--> 169             result = lib.map_infer_mask(arr, f, mask.view(np.uint8), convert)
    170         except (TypeError, AttributeError):
    171 

pandas\src\inference.pyx in pandas.lib.map_infer_mask (pandas\lib.c:65837)()

pandas\src\inference.pyx in pandas.lib.maybe_convert_objects (pandas\lib.c:56806)()

MemoryError:

MemoryError回溯（最近一次调用）
在（）
---->1 datt2.My_variable=datt2.My_variable.str.replace（'\s+'，''）
替换中的c:\python27\lib\site packages\pandas\core\strings.pyc（self、pat、repl、n、case、flags）
1504 def更换（self、pat、repl、n=-1、case=True、flags=0）：
1505结果=str\u替换（自.\u数据，pat，repl，n=n，case=case，
->1506标志=标志）
1507返回自包装结果（结果）
1508
str_replace中的c:\python27\lib\site packages\pandas\core\strings.pyc（arr、pat、repl、n、case、flags）
334 f=λx:x.替换（轻拍，替换，n）
335
-->336返回地图（f，arr）
337
338
c:\python27\lib\site packages\pandas\core\strings.pyc在\u-na\u映射中（f，arr，na\u-result，dtype）
152 def_na_映射（f，arr，na_结果=np.nan，dtype=object）：
153#真的应该#检查#NA#
-->154返回映射（f，arr，na_掩码=True，na_值=na_结果，dtype=dtype）
155
156
c:\python27\lib\site packages\pandas\core\strings.pyc in_map（f、arr、na_掩码、na_值、dtype）
167尝试：
168转换=不是全部（掩码）
-->169 result=lib.map\u expert\u mask（arr，f，mask.view（np.uint8），convert）
170除了（类型错误、属性错误）：
171
pandas.lib.map_-infere_掩码（pandas\lib.c:65837）（）中的pandas\src\inference.pyx
pandas.lib.maybe\u convert\u对象中的pandas\src\expression.pyx（pandas\lib.c:56806）（）
记忆错误：

问题：我正试图清理数据框中的一列，该列有额外的空白…

datt2.My_variable=datt2.My_variable.str.replace（'\s+'，''）

请评论，我是否正确理解您的

表达式

 pandas       Column           Column              DataSeries
 DataFrame     Name           DataSeries             Methode
|-^-|       |----^-----|   |-------^-------|  |----------^----------|
datt2       .My_variable = datt2.My_variable  .str.replace('\s+', ' ')

---

我很确定使用

re.sub

与使用

pandas.str.replace（…）

是一样的，但不复制整个

列

数据

来自

文件：

Series.str.replace（pat，repl，n=-1，case=True，flags=0）

将序列/索引中出现的pattern/regex替换为其他字符串。

等效于str.replace（）或re.sub（）


请尝试纯python，例如：

    import re
    for idx in df.index:
        df.loc[idx, 'My_variable'] = re.sub('\s\s+', ' ', df.loc[idx, 'My_variable'])  

 <强>注释：考虑使用<强> 's++'/s>而不是's+'。

使用“\s+”会将一个空白替换为一个空白，这是无用的
用Python:3.4.2测试-熊猫：0.19.2

返回并将您的问题标记为已回答，如果这对您有效，或者说明原因。
如果您使用
datt2.My_variable.str.replace（r'\s+'，''，inplace=True，regex=True）
？@WiktorStribiżew，此函数中没有参数'inplace'或'regex'。我仍然继续执行它，这次的错误消息是
TypeError:replace（）得到了一个意外的关键字参数'inplace'
这是一个循环，不是吗？这正是我使用向量化形式的正则表达式替换整个数据帧列的原因。这并没有回答我最初的问题。在熊猫数据框架中，我们有行和列。在re.sub中，对于pandas列，您必须通过循环逐行处理所有内容，就像您发布的代码块一样。但是，pandas.str.replace可以处理整个列，而无需编写循环。这在过去对我很有效。然而，我现在使用的数据是800万行。此库无法缩放此数量的数据。@爱好者：我明白你的意思，请验证，我是否正确理解你的
表达式。你所说的“表达式”是什么意思？我只想一次清理列中的所有单元格。发烧友：我已经更新了我的答案，用
表达式
来表达我的意思。