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(' ')

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。

要去除空白，考虑开头、结尾和单词之间的额外空白，可以使用:

(?<=\s) +|^ +(?=\s)| (?= +[\n\0])

第一个或处理前导空白，第二个或处理字符串开头的前导空白，最后一个处理尾随空白。

为了证明使用，这个链接将为您提供一个测试。

https://regex101.com/r/meBYli/4

这将与re.split函数一起使用。

Python开发人员的解决方案:

import re

text1 = 'Python      Exercises    Are   Challenging Exercises'
print("Original string: ", text1)
print("Without extra spaces: ", re.sub(' +', ' ', text1))

输出: 原始字符串:Python练习是具有挑战性的练习 没有额外的空格:Python练习是具有挑战性的练习

import re
string = re.sub('[ \t\n]+', ' ', 'The     quick brown                \n\n             \t        fox')

这将删除所有的制表符，新行和多个空白与单一空白。

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(' ')