在某些情况下，需要将每个空格字符的连续出现替换为该字符的单个实例。你可以使用带有反向引用的正则表达式来实现这一点。

(\s)\1{1，}匹配任何空格字符，后面跟着一个或多个该字符。现在，您所需要做的就是指定第一个组(\1)作为匹配的替换。

将其包装在函数中:

import re

def normalize_whitespace(string):
    return re.sub(r'(\s)\1{1,}', r'\1', string)

>>> normalize_whitespace('The   fox jumped   over    the log.')
'The fox jumped over the log.'
>>> normalize_whitespace('First    line\t\t\t \n\n\nSecond    line')
'First line\t \nSecond line'

我尝试过下面的方法，它甚至适用于极端的情况，比如:

str1='          I   live    on    earth           '

' '.join(str1.split())

但如果你更喜欢正则表达式，它可以这样做:

re.sub('\s+', ' ', str1)

尽管必须进行一些预处理以删除尾随和结束空格。

一个简单的灵魂

>>> import re
>>> s="The   fox jumped   over    the log."
>>> print re.sub('\s+',' ', s)
The fox jumped over the log.

类似于前面的解决方案，但更具体:用一个空格替换两个或多个空格:

>>> import re
>>> s = "The   fox jumped   over    the log."
>>> re.sub('\s{2,}', ' ', s)
'The fox jumped over the log.'

Foo是你的字符串:

" ".join(foo.split())

需要注意的是，这将删除“所有空白字符(空格，制表符，换行符，返回，formfeed)”(感谢hhsaffar，见评论)。例如，“这不是一个测试”将有效地以“这是一个测试”结束。

你也可以在Pandas DataFrame中使用字符串分割技术，而不需要使用.apply(..)，如果你需要对大量字符串快速执行操作，这是非常有用的。这是一行话:

df['message'] = (df['message'].str.split()).str.join(' ')