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从pandas dataframe单元格的乱七八糟的字符串中删除换行符？

要从pandas dataframe单元格的乱七八糟的字符串中删除换行符，可以使用Python的字符串处理方法。具体步骤如下：

导入pandas库并读取数据：

import pandas as pd

# 读取数据到DataFrame
df = pd.read_csv('data.csv')

创建一个函数来删除字符串中的换行符：

def remove_newline(text):
    # 使用replace()方法将换行符替换为空字符串
    cleaned_text = text.replace('\n', '')
    return cleaned_text

使用apply()方法将该函数应用于DataFrame中的特定列：

# 将remove_newline函数应用于指定列，例如'column_name'
df['column_name'] = df['column_name'].apply(remove_newline)

这样就可以将DataFrame中指定列中的字符串中的换行符删除了。

下面是对应的问题解答：

问题：从pandas dataframe单元格的乱七八糟的字符串中删除换行符？

答案：要从pandas dataframe单元格的乱七八糟的字符串中删除换行符，可以使用Python的字符串处理方法。具体步骤如下：

导入pandas库并读取数据：

import pandas as pd

# 读取数据到DataFrame
df = pd.read_csv('data.csv')

创建一个函数来删除字符串中的换行符：

def remove_newline(text):
    # 使用replace()方法将换行符替换为空字符串
    cleaned_text = text.replace('\n', '')
    return cleaned_text

使用apply()方法将该函数应用于DataFrame中的特定列：

# 将remove_newline函数应用于指定列，例如'column_name'
df['column_name'] = df['column_name'].apply(remove_newline)

这样就可以将DataFrame中指定列中的字符串中的换行符删除了。

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