你也可以在Pandas DataFrame中使用字符串分割技术，而不需要使用.apply(..)，如果你需要对大量字符串快速执行操作，这是非常有用的。这是一行话:

df['message'] = (df['message'].str.split()).str.join(' ')

一个简单的灵魂

>>> import re
>>> s="The   fox jumped   over    the log."
>>> print re.sub('\s+',' ', s)
The fox jumped over the log.

Foo是你的字符串:

" ".join(foo.split())

需要注意的是，这将删除“所有空白字符(空格，制表符，换行符，返回，formfeed)”(感谢hhsaffar，见评论)。例如，“这不是一个测试”将有效地以“这是一个测试”结束。

这样做，并将这样做::)

# python... 3.x
import operator
...
# line: line of text
return " ".join(filter(lambda a: operator.is_not(a, ""), line.strip().split(" ")))

类似于前面的解决方案，但更具体:用一个空格替换两个或多个空格:

>>> import re
>>> s = "The   fox jumped   over    the log."
>>> re.sub('\s{2,}', ' ', s)
'The fox jumped over the log.'

你能得到的用户生成字符串的最快速度是:

if '  ' in text:
    while '  ' in text:
        text = text.replace('  ', ' ')

短路使它比pythonlarry的综合回答略快。如果你追求效率，并严格要求去除单个空格的额外空白，那么可以使用这种方法。