Pandas如何去除DataFrame列中数字间空格并保留姓名间空格

你原有代码失效是两个逻辑错误导致的：

• str.isdigit() 仅能识别无任何其他字符、纯数字组成的字符串，你示例里带空格的数字串比如07 07 34因为包含空格，会被判定为非数字，根本匹配不到待处理的目标行。
• 直接调用df["Author"].strip()存在两个问题：一是Pandas的Series对象没有直接的strip()方法，必须通过.str访问器调用字符串方法；二是这个写法是针对整列操作，就算匹配逻辑正确，也会误修改不需要改动的姓名单元格。

核心判断逻辑是：只要单元格内容包含数字，就移除其中所有空格；不含数字的姓名单元格完全保留原格式。
最简洁的实现方式如下：

# 筛选出所有包含数字的行，na=False用来跳过空值避免报错
num_row_mask = df["Author"].str.contains(r'\d', na=False)
# 仅对筛选出的行做空格移除操作
df.loc[num_row_mask, "Author"] = df.loc[num_row_mask, "Author"].str.replace(' ', '', regex=False)

处理后你示例的Author列输出结果为：

Author
0     070734
1     082620
2     082620
3  Tata Smith
4   Jhon Doe
5     082622
6    3409243

完全匹配你的需求：带空格的数字串空格被全部清除，姓名的空格完整保留。

如果后续需要扩展更复杂的清洗规则，也可以用逐行处理的写法，效果一致：

def clean_author_cell(content):
    content = str(content)
    # 包含数字就删所有空格，否则原样返回
    if any(ch.isdigit() for ch in content):
        return content.replace(' ', '')
    return content

df["Author"] = df["Author"].apply(clean_author_cell)

内容的提问来源于stack exchange，提问作者Egidius