Python pandas如何删除字符串中的换行符 现有解决方案失效求助

你两次尝试的代码均存在用法错误：

• 两次代码都同时使用了inplace=True参数和赋值操作：inplace=True会让方法直接修改原对象，返回值为None，将None赋值给Prescription_Drug_Name列会导致整列值被清空。
• 直接调用Series的replace方法默认是全值匹配，只有单元格内容完全等于\n才会触发替换，无法替换字符串内部的换行符，需要调用str.replace处理字符串内部的子串。

推荐使用无inplace的写法，逻辑更清晰易调试：

for df in df_list:
    df.columns = [c.replace(' ', '_') for c in df.columns]
    df.drop(df.columns.difference(['Prescription_Drug_Name','Drug_Tier', 'Drug_Notes']), 1, inplace=True)
    df.drop(df.tail(3).index, inplace=True)
    # 替换字符串内所有换行符，regex=False表示按普通字符串匹配，性能更高
    df['Prescription_Drug_Name'] = df['Prescription_Drug_Name'].str.replace('\n', '', regex=False)
    df_list_clean.append(df)

补充适配场景 #

如果你的Excel中同时存在Windows格式的换行符\r\n，可以用正则匹配一次性清除所有换行相关字符：

df['Prescription_Drug_Name'] = df['Prescription_Drug_Name'].str.replace(r'[\r\n]', '', regex=True)

内容的提问来源于stack exchange，提问作者Angus Gray