从熊猫数据框单元格中的凌乱字符串中删除换行符？答案

【问题标题】：removing newlines from messy strings in pandas dataframe cells?从熊猫数据框单元格中的凌乱字符串中删除换行符？
【发布时间】：2017-10-28 21:25:23
【问题描述】：

我使用了多种方法来拆分和剥离我的 pandas 数据框中的字符串以删除所有 '\n' 字符，但由于某种原因，它根本不想删除附加到其他单词的字符，即使我把它们分开了。我有一个 pandas 数据框，其中有一列使用 Beautifulsoup 从网页中捕获文本。 Beautifulsoup 已经对文本进行了一些清理，但它未能删除附加到其他字符的换行符。我的字符串看起来有点像这样：

“动手\n游戏开发。我们将研究与游戏相关的各种软件技术，包括编程语言、脚本\n语言、操作系统、文件系统、网络、模拟\n引擎和多媒体设计系统. 我们还将研究\n计算机科学和相关\n领域的一些基本科学概念，包括“

有没有一种简单的python 方法来删除这些“\n”字符？

提前致谢！

【问题讨论】：

标签： python string pandas split

【解决方案1】：

编辑：正确答案是：

df = df.replace(r'\n',' ', regex=True)

我觉得你需要replace:

df = df.replace('\n','', regex=True)

或者：

df = df.replace('\n',' ', regex=True)

或者：

df = df.replace(r'\\n',' ', regex=True)

示例：

text = '''hands-on\ndev nologies\nrelevant scripting\nlang
'''
df = pd.DataFrame({'A':[text]})
print (df)
                                                   A
0  hands-on\ndev nologies\nrelevant scripting\nla...

df = df.replace('\n',' ', regex=True)
print (df)
                                                A
0  hands-on dev nologies relevant scripting lang

【讨论】：

谢谢！出于某种原因，它似乎仍然无法正常工作，我已经完全复制了代码并尝试运行它。然后我尝试只将它应用于需要应用的列：没有运气。然后我尝试了一个循环遍历该列的每个单元格并调用 cell.replace('n', '')。也没什么。我无法在 for 循环替换调用中使用正则表达式，因为我正在迭代单个字符串。
我认为这个任务依赖于数据并且真的很难（如果简单的替换不起作用）。那么可以创建pickle 并将其发送到我的个人资料中的电子邮件吗？如果数据是机密的，是否可以将其匿名化？
对于以后发现的人：我认为表达式应该是：df.replace(r'\n', ' ', regex=True)，即不要使用两个反斜杠。

【解决方案2】：

要删除回车符（\r）、换行符（\n) 和制表符（\t）

df = df.replace(r'\r+|\n+|\t+','', regex=True)

【讨论】：

【解决方案3】：

df.replace(to_replace=[r"\\t|\\n|\\r", "\t|\n|\r"], value=["",""], regex=True, inplace=True)

为我工作。

来源：

https://gist.github.com/smram/d6ded3c9028272360eb65bcab564a18a

【讨论】：

不确定 value=["",""] 的作用？ Gist 也没有解释。但它就像魅力一样。

【解决方案4】：

   df = 'Sarah Marie Wimberly So so beautiful!!!\nAbram Staten You guys look good man.\nTJ Sloan I miss you guys\n'

   df = df.replace(r'\\n',' ', regex=True)

这适用于我拥有的凌乱数据。

【讨论】：

【解决方案5】：

在杂乱的数据中，删除所有空格 df.replace(r'\s', '', regex = True, inplace = True) 可能是个好主意。

【讨论】：