Python是进行数据分析的一种出色语言，主要是因为以数据为中心的Python软件包具有奇妙的生态系统。 Pandas是其中的一种，使导入和分析数据更加容易。
Pandas isspace()是一种字符串方法，它将检查一系列All-Space字符，并仅对那些元素返回True。由于它是一个字符串方法，因此每次调用该方法之前都必须给str加上前缀。
用法：Series.str.isspace()
返回类型： Boolean Series
范例1：
在此示例中，使用Pandas .Series()方法从python列表中制作了一个系列。默认情况下，该系列是一个字符串系列，其中某些元素为All-space。str.isspace()方法在序列上调用，结果存储在变量result1中并显示。
# importing pandas module
import pandas as pd
# importing numpy module
import numpy as np
# creating series 1
series1 = pd.Series(['a', 'b', '? ', ' c ', 'd', '? ', np.nan])
# checking for all space elements in series1
result1 = series1.str.isspace()
# display
print('Series 1 results:\n\n', result1)
输出：
如输出所示，在对应元素为All-space的任何地方返回True，否则返回False。同样可以看出，系列中的最后一个元素是np.nan因此输出也是NaN。
Series 1 results:
0 False
1 False
2 True
3 False
4 False
5 True
6 NaN
dtype:object
范例2：处理错误并转换序列使用.astype()
由于这是仅适用于字符串系列的字符串方法。将其应用于数字序列将返回值错误。因此，该系列的数据类型必须转换为str才能使此方法起作用。系列数据类型使用Pandas转换astype()。
# importing pandas module
import pandas as pd
# creating series 2
series2 = pd.Series([1, 2, 3, 10, 2])
# try except for series2
# since series 2 is a numeric series
try:
result2 = series2.str.isspace()
print('Series 2 results:\n\n', result2)
except Exception as e:
# printing error in
print('\nError occured - {}'.format(e))
# new result by first converting to string series
# using .astype()
result2 = series2.astype(str).str.isspace()
# printing results
print('\nSeries 2 results:\n\n', result2)
输出：
可以看出，在数字序列上调用此方法将返回值错误。数据需要使用.astype()方法转换为str。由于所有值都是数字而不是all-space，因此对所有值都返回False。
Error occured - Can only use .str accessor with string values,
which use np.object_ dtype in pandas
Series 2 results:
0 False
1 False
2 False
3 False
4 False
dtype:bool
