只能使用带有字符串值的 .str 访问器! - Python

在 Python 中，如果你想要对一个 DataFrame 的某列数据进行字符串处理，我们通常使用访问器 .str 来进行实现。但是需要注意，只有带有字符串值的 .str 访问器才能进行字符串处理，否则会报错。

.str 访问器

Python 中，.str 访问器是 Pandas 库中的数据访问器，用于访问 series 中的字符串。通过 .str 访问器，我们可以使用字符串方法来处理 series 中每一个元素的值。

下面是使用 .str 访问器对一个 DataFrame 的某列数据进行处理的示例代码：

import pandas as pd

data = {'name': ['Tom', 'Jerry', 'Mickey', 'Donald'],
        'grade': ['A', 'C', 'B+', 'B-']}

df = pd.DataFrame(data)
print(df)

# 使用 .str 访问器将 'grade' 列的值全部变为小写字母
df['grade'] = df['grade'].str.lower()
print(df)

输出结果如下：

     name grade
0     Tom     A
1   Jerry     C
2  Mickey    B+
3  Donald    B-
     name grade
0     Tom     a
1   Jerry     c
2  Mickey    b+
3  Donald    b-

只能使用带有字符串值的 .str 访问器

但需要注意的是，只有带有字符串值的 .str 访问器才能进行字符串处理，否则会报错。下面是使用非字符串值的 .str 访问器处理字符串错误的示例代码：

import pandas as pd

data = {'name': ['Tom', 'Jerry', 'Mickey', 'Donald'],
        'age': [22, 25, 30, 35]}

df = pd.DataFrame(data)
print(df)

# 使用非字符串值的 .str 访问器进行字符串处理，会报错
df['age'] = df['age'].str.lower()
print(df)

输出结果如下：

     name  age
0     Tom   22
1   Jerry   25
2  Mickey   30
3  Donald   35
Traceback (most recent call last):
  File "D:/test.py", line 9, in <module>
    df['age'] = df['age'].str.lower()
AttributeError: 'Series' object has no attribute 'lower'

需要注意的是，上述示例代码中，我们试图使用 .str 访问器对 'age' 列进行字符串处理，而 'age' 列中的元素并不是字符串类型，而是整数类型，在此情况下使用 .str 访问器会报错。

因此，在使用 .str 访问器进行字符串处理时，务必确保目标列中的元素全部为字符串类型，否则将会报错。

总结

本文主要介绍了在 Python 中，只能使用带有字符串值的 .str 访问器进行字符串处理的相关内容。需要注意的是，在使用 .str 访问器进行字符串处理时，务必确保目标列中的元素全部为字符串类型，否则将会报错。