如何删除 pandas 数据框列中的换行符？

Question

我想缩短并清理 CSV 文件以在 ElasticSearch 中使用它。但某些 Dataframe（单元格）中有换行符，无法将 CSV 解析为 ElasticSearch。我现在用 pandas 缩短了 CSV 并尝试删除换行符，但它不起作用。

代码如下：

import pandas as pd

f=pd.read_csv("test.csv")

keep_col = ["Plugin ID","CVE","CVSS","Risk","Host","Protocol","Port","Name","Synopsis","Description","Solution",]

new_f = f[keep_col].replace('\\n',' ', regex=True)
new_f.to_csv("newFile.csv", index=False)

短缺正在发挥作用，但我在描述、概要和解决方案中添加了换行符。知道如何用 Python / Pandas 解决这个问题吗？CSV 有大约 100k 条目，因此必须在每个条目中删除换行符。

Answer 1

据我所知， .replace() 参数的第三个参数获取您想要用新子字符串替换旧子字符串的次数，因此只需删除第三个参数，因为您不知道新行存在的次数。

new_f = f[keep_col].replace('\\n',' ')

这应该有帮助