删除.CSV-Python/Pandas中一列中的空格

这就是我的“new_plates.csv”的样子-

TT59 TRI,"Black,Thomas,Mr"
HY63 YOJ,"Smith,Simon,Mr"
YY36 DPM,"Paul & Clare,Mr & Mrs"

这是Python代码-我首先将“plates.txt”文件转换为“plates.csv”文件，然后将未使用的列过滤为“new_plates.csv”并删除旧的“plates.csv”。这很好，但我想从车牌号中删除空格，但保留在名称中。什么不起作用

导入操作系统
导入子流程
进口大熊猫
作为pd进口熊猫
调用（“sudo csvformat-t/home/pi/scripts/plates.txt>>/home/pi/scripts/plates.csv”，shell=True）
f=pd.read_csv（“plates.csv”）
keep_col=[11,13]
new\u f=f[keep\u col]
新建到csv（“new_plates.csv”，index=False）
new_f[1]=new_f[1].str.replace（“，”）
subprocess.call（“sudo rm/home/pi/scripts/plates.csv”，shell=True）
打印（新的）

不知道该如何正确地写这行

new\u f[1]=new\u f[1].str.replace（“，”）

我想让它看起来像这样-没有空格的车牌号

TT59TRI,"Black,Thomas,Mr"
HY63YOJ,"Smith,Simon,Mr"
YY36DPM,"Paul & Clare,Mr & Mrs"

感谢您使用

str.split（）.apply（“.join”）

Ex:

df=pd.read_csv("plates.csv", names=["plates", "name"])
df["plates"] = df["plates"].str.split().apply("".join)
print(df)

    plates                   name
0  TT59TRI        Black,Thomas,Mr
1  HY63YOJ         Smith,Simon,Mr
2  YY36DPM  Paul & Clare,Mr & Mrs

输出：

df=pd.read_csv("plates.csv", names=["plates", "name"])
df["plates"] = df["plates"].str.split().apply("".join)
print(df)

    plates                   name
0  TT59TRI        Black,Thomas,Mr
1  HY63YOJ         Smith,Simon,Mr
2  YY36DPM  Paul & Clare,Mr & Mrs

---

首先，无需将txt转换为csv，因为熊猫也可以处理txt。第二,

new_f[1] = [plate.replace(" ", "") for plate in new_f[1]]

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不需要对

子流程.call（）进行两次调用
pd.read\u csv（）
可以在给定正确参数的情况下处理文件。文件删除可以通过以下两种方式之一完成：
os.unlink（'/home/pi/scripts/plates.csv'）
或
pathlib.Path（'/home/pi/scripts/plates.csv'）.unlink（）
df['plates']=df['plates'].str.replace（'''，）
更直接，不可行，但在不需要的情况下手动迭代对于
熊猫来说确实是一种糟糕的形式。