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pandas.str.strip()方法用于删除Series或DataFrame中的字符串数据左右两端的空格或其他字符。使用这个方法可以将一些不必要的字符去除，使数据更加清洁。此外，该方法具有很好的性能，可以快速处理大规模的数据。

pandas.str.strip()方法的使用方法如下：

Series.str.strip(to_strip=None)

其中，to_strip参数表示要删除的字符，可以是字符,字符串或者正则表达式。

下面是两个具体的实例：

1. 删除字符串中的空格

假设我们有一个数据集包含了姓名和城市两列，但是姓名和城市的左右两端有许多空格。我们可以用pandas.str.strip()方法去除这些空格。

import pandas as pd

data = pd.DataFrame({'name': ['      Tom   ', 'Jerry     ', '   Mary', '   John  '], 'city': ['Beijing', 'Shanghai', 'Guangzhou', 'Shenzhen']})
print(data)

data['name'] = data['name'].str.strip()
print(data)

运行结果：

           name       city
0          Tom     Beijing
1       Jerry    Shanghai
2          Mary  Guangzhou
3        John     Shenzhen

     name       city
0     Tom     Beijing
1  Jerry    Shanghai
2     Mary  Guangzhou
3    John    Shenzhen

可以看到，经过.strip()方法处理后，姓名中左右两端的空格已被删除，使数据更加清洁。

1. 删除字符串中的特殊字符

假设现在我们有一个数据集中包含了网站上的若干文章标题，但是标题中存在特殊字符“*”，我们要将这些字符删除。我们可以用to_strip参数实现。

import pandas as pd

data = pd.DataFrame({'title': ['***如何学好Python***', 'Python和Java的异同', '利用Python进行数据分析']})
print(data)

data['title'] = data['title'].str.strip('*')
print(data)

运行结果：

                    title
0     ***如何学好Python***
1          Python和Java的异同
2       利用Python进行数据分析

                  title
0          如何学好Python
1        Python和Java的异同
2     利用Python进行数据分析

可以看到，将参数to_strip设置为“*”后，我们成功去除了标题中的特殊字符，得到了干净的标题数据。

以上是pandas.str.strip()方法的使用方法及实例攻略，你有任何问题需要说明吗？