
关于Python中空格字符串处理的技巧总结
大家应该都知道字符串处理,是任何语言最常用到的。 其中就经常会碰到,对字符串中的空格处理,比如:去除前后空格,去除全部空格,或者以空格为分隔符来处理。 好在Python中字符串有很多方法,比如lstrip() , rstrip() , strip()来去除字符串前后空格,借助split()对字符来分隔; 实在不行,还可以借助于re模块的sub函数来替换。
下面列举下,各种情况下的处理技巧,通过示例代码介绍的非常详细,对大家具有一定的参考学习价值,话不多说了,来一起看看详细的介绍吧。
【技巧一】借助于lstrip()来去除左边空格
>>> s = ' A B C '
>>> s.lstrip() # 去除字母字符串左边的空格
'A B C '
【技巧二】借助于rstrip()来去除右边空格
>>> s = " A B C "
>>> s.rstrip() # 去除字符串右边的空格
' A B C'
【技巧三】借助于strip()来去除左右两边的空格
>>> s = " A B C "
>>> s.strip() # 去除两边的空格
'A B C'
备注:
无论是lstrip() , rstrip() ,还是strip()默认去除空格,其实如果有其他字符也是可以去除的。比如下面示例:
从上面的例子可以看到,这三个函数的功能还是非常强大的!
【技巧四】借助于re.sub()来去除字符串中的所有空格
>>> import re
>>> s = " A B C "
>>> re.sub('\s', '', s)
'ABC'
【技巧五】借助于借助于s.split('')来以空格分隔字符串
>>> names = 'Jerry Alice Tom'
>>> names.split(' ')
['Jerry', 'Alice', 'Tom']
【技巧六】借助re.split()来多种分割字符串
上面的s.split('') ,如果碰到中间有多个空格,就会出现下面这种情况,而这很可能并非我们想要的。
>>> char = 'A B C'
>>> char.split(' ')
['A', 'B', '', 'C']
况且,实际情况可能很复杂,比如里面即有空格,又有逗号,或者:; 如果要多种分割就必须借助re.split()函数,比如下面这个变量,要将其中的年,月,日,时,分,秒都一次性取出来,放置到一个列表中:
time = '2017/03/01 08:15:30'
备注:
1.[/\s:] # 将要分隔的分隔符放置于[]
2.[/\s:]+ # 允许1个或多个分隔符号存在
数据分析咨询请扫描二维码
若不方便扫码,搜微信号:CDAshujufenxi
在手游行业,“次日留存率” 是衡量一款游戏生死的 “第一道关卡”—— 它不仅反映了玩家对游戏的初始接受度,更直接决定了后续 ...
2025-10-13分库分表,为何而生? 在信息技术发展的早期阶段,数据量相对较小,业务逻辑也较为简单,单库单表的数据库架构就能够满足大多数 ...
2025-10-13在企业数字化转型过程中,“数据孤岛” 是普遍面临的痛点:用户数据散落在 APP 日志、注册系统、客服记录中,订单数据分散在交易 ...
2025-10-13在数字化时代,用户的每一次行为 —— 从电商平台的 “浏览→加购→购买”,到视频 APP 的 “打开→搜索→观看→收藏”,再到银 ...
2025-10-11在机器学习建模流程中,“特征重要性分析” 是连接 “数据” 与 “业务” 的关键桥梁 —— 它不仅能帮我们筛选冗余特征、提升模 ...
2025-10-11在企业的数据体系中,未经分类的数据如同 “杂乱无章的仓库”—— 用户行为日志、订单记录、商品信息混杂存储,CDA(Certified D ...
2025-10-11在 SQL Server 数据库操作中,“数据类型转换” 是高频需求 —— 无论是将字符串格式的日期转为datetime用于筛选,还是将数值转 ...
2025-10-10在科研攻关、工业优化、产品开发中,正交试验(Orthogonal Experiment)因 “用少量试验覆盖多因素多水平组合” 的高效性,成为 ...
2025-10-10在企业数据量从 “GB 级” 迈向 “PB 级” 的过程中,“数据混乱” 的痛点逐渐从 “隐性问题” 变为 “显性瓶颈”:各部门数据口 ...
2025-10-10在深度学习中,“模型如何从错误中学习” 是最关键的问题 —— 而损失函数与反向传播正是回答这一问题的核心技术:损失函数负责 ...
2025-10-09本文将从 “检验本质” 切入,拆解两种方法的核心适用条件、场景边界与实战选择逻辑,结合医学、工业、教育领域的案例,让你明确 ...
2025-10-09在 CDA 数据分析师的日常工作中,常会遇到这样的困惑:某电商平台 11 月 GMV 同比增长 20%,但究竟是 “长期趋势自然增长”,还 ...
2025-10-09Pandas 选取特定值所在行:6 类核心方法与实战指南 在使用 pandas 处理结构化数据时,“选取特定值所在的行” 是最高频的操作之 ...
2025-09-30球面卷积神经网络(SCNN) 为解决这一痛点,球面卷积神经网络(Spherical Convolutional Neural Network, SCNN) 应运而生。它通 ...
2025-09-30在企业日常运营中,“未来会怎样” 是决策者最关心的问题 —— 电商平台想知道 “下月销量能否达标”,金融机构想预判 “下周股 ...
2025-09-30Excel 能做聚类分析吗?基础方法、进阶技巧与场景边界 在数据分析领域,聚类分析是 “无监督学习” 的核心技术 —— 无需预设分 ...
2025-09-29XGBoost 决策树:原理、优化与工业级实战指南 在机器学习领域,决策树因 “可解释性强、处理非线性关系能力突出” 成为基础模型 ...
2025-09-29在标签体系的落地链路中,“设计标签逻辑” 只是第一步,真正让标签从 “纸上定义” 变为 “业务可用资产” 的关键,在于标签加 ...
2025-09-29在使用 Excel 数据透视表进行多维度数据汇总时,折叠功能是梳理数据层级的核心工具 —— 通过点击 “+/-” 符号可展开明细数据或 ...
2025-09-28在使用 Pandas 处理 CSV、TSV 等文本文件时,“引号” 是最容易引发格式混乱的 “隐形杀手”—— 比如字段中包含逗号(如 “北京 ...
2025-09-28