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Solución:
Otra solución es usar str.strip:
df['29'] = df['29'].str.strip(r'\r')
print df
id 29
0 location Uttar Pradesh
1 country_name India
2 total_deaths 20
si quieres usar replace, agregar r y uno :
print df.replace(r'\r': '', regex=True)
id 29
0 location Uttar Pradesh
1 country_name India
2 total_deaths 20
En replace puede definir la columna para reemplazar como:
print df
id 29
0 location Uttar Pradeshr
1 country_name India
2 total_deathsr 20
print df.replace('29': r'\r': '', regex=True)
id 29
0 location Uttar Pradesh
1 country_name India
2 total_deathsr 20
print df.replace(r'\r': '', regex=True)
id 29
0 location Uttar Pradesh
1 country_name India
2 total_deaths 20
EDITAR por comentario:
import pandas as pd
df = pd.read_csv('data_source_test.csv')
print df
id country_name location total_deaths
0 1 India New Delhi 354
1 2 India Tamil Nadu 48
2 3 India Karnataka 0
3 4 India Andra Pradesh 32
4 5 India Assam 679
5 6 India Kerala 128
6 7 India Punjab 0
7 8 India Mumbai, Thane 1
8 9 India Uttar Pradeshrn 20
9 10 India Orissa 69
print df.replace(r'rn': '', regex=True)
id country_name location total_deaths
0 1 India New Delhi 354
1 2 India Tamil Nadu 48
2 3 India Karnataka 0
3 4 India Andra Pradesh 32
4 5 India Assam 679
5 6 India Kerala 128
6 7 India Punjab 0
7 8 India Mumbai, Thane 1
8 9 India Uttar Pradesh 20
9 10 India Orissa 69
Si necesita reemplazar solo en la columna location:
df['location'] = df.location.str.replace(r'rn', '')
print df
id country_name location total_deaths
0 1 India New Delhi 354
1 2 India Tamil Nadu 48
2 3 India Karnataka 0
3 4 India Andra Pradesh 32
4 5 India Assam 679
5 6 India Kerala 128
6 7 India Punjab 0
7 8 India Mumbai, Thane 1
8 9 India Uttar Pradesh 20
9 10 India Orissa 69
usar str.replace, debe escapar de la secuencia para que la trate como un retorno de carro en lugar de un literal r:
In [15]:
df['29'] = df['29'].str.replace(r'\r','')
df
Out[15]:
id 29
0 location Uttar Pradesh
1 country_name India
2 total_deaths 20
El siguiente código elimina n espacios de tabulación, n nueva línea y r retorno de carro y es ideal para condensar datos en una fila. La respuesta fue tomada de https://gist.github.com/smram/d6ded3c9028272360eb65bcab564a18a
df.replace(to_replace=[r"\t|\n|\r", "t|n|r"], value=["",""], regex=True, inplace=)
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