1.strip()：把头和尾的空格去掉 2.lstrip()：把左边的空格去掉 3.rstrip()：把右边的空格去掉 4.replace('c1','c2')：把字符串里的c1替换成c2。故可以用replace(' ','')来去掉字符串里的所有空格 5.split()：通过指定分隔符对字符串进行切片，如果参数num 有指定值，则仅分隔 num 个子字符串
看python按照条件提取数据框中的行方法
正则表达式通常用于在文本中查找匹配的字符串。Python里数量词默认是贪婪的（在少数语言里也可能是默认非贪婪），总是尝试匹配尽可能多的字符；非贪婪的则相反，总是尝试匹配尽可能少的字符。
beautifulSoup是用python语言编写的一个HTML/XML的解析器，它可以很好地处理不规范标记并将其生成剖析树(parse tree)。它提供简单而又常见的导航(navigating)，搜索及修改剖析树，此可以大大节省编程时间。
lxml是XML和HTML的解析器，其主要功能是解析和提取XML和HTML中的数据；lxml和正则一样，也是用C语言实现的，是一款高性能的python HTML、XML解析器，也可以利用XPath语法，来定位特定的元素及节点信息
可以按照条件使用布尔索引提取数据框中的行。 1.可以按照条件使用布尔索引提取数据框中的行。2.Python中，可以通过创建一个布尔索引的方式，根据指定的条件来筛选出符合条件的行。使用布尔索引的好处是代码简洁，易于理解和维护，同时可以快速地提取需要的数据。3.在使用布尔索引时，需要首先将每一列的条件表达式求值，最终得到一个布尔类型的数组，再将这个数组与原始数据框进行比较运算，得到最终的筛选结果。使用Pandas库提供的query()方法，可以更加方便地使用条件语句进行筛选，进一步简化代码的书写。
在Python中，可以使用Pandas库来处理数据框，并根据条件提取行。下面是一些示例代码：
假设有一个名为df的数据框，其中包含列A、B和C：
要提取行，可以使用布尔索引：
# 提取行，其中列A的值大于2
# 或者使用逻辑运算符
还可以使用loc属性来提取行：