Pythonで空白を削除する方法｜初心者から中級者向け実用ガイド

1. Pythonで空白を削除する理由と基本知識

空白削除が必要な理由

• データ整形：ユーザー入力やデータベースからのデータに余計な空白が含まれている場合、意図した結果が得られない。
• 文字列の比較：空白が一致しない場合、文字列の比較が失敗することがある。
• データ転送：APIやファイル操作で不要な空白があると、エラーの原因になる。

Pythonにおける空白文字とは？

• 半角スペース (' ')
• 全角スペース ('　')
• タブ ('\t')
• 改行 ('\n')

2. Pythonで空白を削除する方法：基本編

strip()で空白を削除

text = "  Python 空白 削除  "
cleaned_text = text.strip()
print(cleaned_text)  # 出力: "Python 空白 削除"

lstrip()で先頭の空白を削除

text = "  Python 空白 削除  "
cleaned_text = text.lstrip()
print(cleaned_text)  # 出力: "Python 空白 削除  "

rstrip()で末尾の空白を削除

text = "  Python 空白 削除  "
cleaned_text = text.rstrip()
print(cleaned_text)  # 出力: "  Python 空白 削除"

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3. Pythonで全ての空白を削除する方法

replace()を使った方法

text = "Python 空白 削除"
cleaned_text = text.replace(" ", "")
print(cleaned_text)  # 出力: "Python空白削除"

正規表現を使用する方法

import re

text = "Python　空白    削除
"
cleaned_text = re.sub(r'\s+', '', text)
print(cleaned_text)  # 出力: "Python空白削除"

4. Pythonで連続する空白を1つにまとめる方法

split()とjoin()を使用する方法

text = "Python    空白   削除"
cleaned_text = " ".join(text.split())
print(cleaned_text)  # 出力: "Python 空白 削除"

正規表現を使用する方法

import re

text = "Python    空白   削除"
cleaned_text = re.sub(r'\s+', ' ', text)
print(cleaned_text)  # 出力: "Python 空白 削除"

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5. Pythonで特定の空白文字を削除する方法

全角スペースを削除する

text = "Python　空白　削除"  # 全角スペースが含まれる
cleaned_text = text.replace("　", "")  # 全角スペースを削除
print(cleaned_text)  # 出力: "Python空白削除"

タブや改行を削除する

text = "Python    空白
削除"
cleaned_text = text.replace("\t", "").replace("\n", "")
print(cleaned_text)  # 出力: "Python空白削除"

import re

text = "Python    空白
削除"
cleaned_text = re.sub(r'[\t\n]', '', text)
print(cleaned_text)  # 出力: "Python空白削除"

translate()とstr.maketrans()を使用する方法

text = "Python     空白
 削除"
# タブと改行を削除
translation_table = str.maketrans('', '', '\t\n')
cleaned_text = text.translate(translation_table)
print(cleaned_text)  # 出力: "Python 空白 削除"

6. 実践例：データクレンジングでの空白削除

ユーザー入力データの整形

user_input = "  山田　太郎  "
cleaned_input = user_input.strip()  # 先頭と末尾の空白を削除
print(cleaned_input)  # 出力: "山田　太郎"

CSVデータの整形

import csv

# CSVデータの例
data = [
    ["  名前  ", "  メールアドレス  "],
    ["  山田 太郎  ", "  yamada@example.com  "]
]

# 空白を削除してデータを整形
cleaned_data = [[cell.strip() for cell in row] for row in data]

# 結果を表示
for row in cleaned_data:
    print(row)
# 出力:
# ['名前', 'メールアドレス']
# ['山田 太郎', 'yamada@example.com']

JSONデータの整形

import json

# JSONデータの例
raw_json = '{"name": "  山田 太郎  ", "email": "  yamada@example.com  "}'
data = json.loads(raw_json)

# 各値の空白を削除
cleaned_data = {key: value.strip() for key, value in data.items()}

# 結果を表示
print(cleaned_data)
# 出力: {'name': '山田 太郎', 'email': 'yamada@example.com'}

7. まとめと次のステップ

主なポイント

• 基本的な空白削除にはstrip、lstrip、rstripを使用。
• 全ての空白を削除するにはreplaceや正規表現が便利。
• 特定の空白文字にはtranslateやstr.maketransを活用。
• データ整形やクレンジングでは、空白削除が不可欠。

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