pandas处理excel的制表符和换行符
有的时候需要利用现成的深度学习模型去解决实际应用，如使用自然语言处理的bert模型来对菜品分类，即给出菜品的名字，利用模型将其分成小吃、快餐、饮料等类别。但是统计到的表格里面，通常菜名里面会包含奇怪的字符(如制表符和换行符)，因此需要进行合适的处理，才能送给网络学习。
这里可以看到，"至尊 驴肉火烧"这里就有一个换行符，会带来干扰。于是可以采取下列的pands库的replace语句处理：
train['product_name'] = train['product_name'].apply(lambda x:str(x).replace('\t','').replace('\n',''))
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