如何筛选Pandas DataFrame中含空格的行并统计行数

步骤1：生成每行的布尔判断标记 #

先对DataFrame的每个单元格检查是否包含空格，再判断每行是否存在至少一个含空格的单元格，得到一个布尔序列：

import pandas as pd

li = [['erer','sfsddf', 'dfdf dfdf'],['erer','sfs/ df', 'dfdf dfdf'],['erer','sfsd/df', 'dfdf dfdf'],['er/er','sfsddf', 'dfdf dfdf'],['er/er','sfsddf', 'dfdf dfdf'],['er er','sfsddf', 'dfdf dfdf']]
df = pd.DataFrame(li, columns=[str(i) for i in range(3)])

# 生成每行是否存在含空格单元格的布尔序列
has_space = df.apply(lambda col: col.str.contains(' ', na=False)).any(axis=1)

说明：col.str.contains(' ', na=False)检查列中每个元素是否含空格，any(axis=1)判断每行是否至少有一个True（即该行有单元格含空格）

步骤2：筛选原DataFrame #

用上述布尔序列过滤原DataFrame，保留任意单元格含空格的行：

# 筛选出符合条件的行
filtered_df = df[has_space]

步骤3：统计行数 #

直接通过len()或shape[0]获取筛选后的数据行数：

# 统计行数
row_count = len(filtered_df)
# 或者用 row_count = filtered_df.shape[0]
print(f"含空格的行数：{row_count}")

简化写法 #

可以把步骤合并成一行代码：

filtered_df = df[df.apply(lambda col: col.str.contains(' ', na=False)).any(axis=1)]
row_count = len(filtered_df)

内容的提问来源于stack exchange，提问作者JFerro