pandas使用技巧【8】使用str方法,使用字符串操作
1、str.replace(a， ) 替换特定字符。这里把列中的a去掉，替换成空字符。去除字符串中的头尾空格、以及\n \t。str.split(x) 使用字符串中的x字符作为分隔符，将字符串分隔成列表。
2、pandas中长需要对数据本身字符进行一些操作，下面对Series和DataFrame的.str方法做了一些总结，主要包括：lower()，upper()，len()，startswith()，endswith()，count()，它们和普通字符串的操作方法几乎相同。
3、本文举例说明 20 个 Pandas 好用的功能和方法。
4、中间的空格、制表符是删除不了的，只能删除左右两边的！！注：中间空格、\r\t\n是无法删除的！！字符串str还有另外两种类似的方法lstrip()和rstrip()。第一个是只删头，第二个是只删尾巴。
5、astype()是最常见也是最通用的数据类型转换方法，一般我们使用astype()操作数据转换就可以了 以下是一些使用示例：当数据的格式不具备转换为目标类型的条件时，需要先对数据进行 处理。
6、字符串 字符串类型是最常用的格式之一了，Pandas中字符串的操作和原生字符串操作几乎一毛一样，唯一不同的是需要在操作前加上.str。
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深入浅出Pandas--数据类型转换
pandas提供了多种方法来确保列仅包含一个dtype。例如，可以使用read_csv（）的converters参数：或者，可以在读取数据后使用to_numeric（）函数强进行类型转换。
我们所说的离散型数据就是object和bool类型的数据，计算机无法直接处理这两类数据，所以我们需对它们做类型转换。
其中，国家是标签（也称索引），不是具体的数据，它起到解释、定位数据的作用。如果没有标签，只有一个数字，是不具有业务意义的。Series是Pandas最基础的数据结构。
)方法一：只读取切实所需的列，使用usecols参数 方法二：把包含类别型数据的 object 列转换为 Category 数据类型，通过指定 dtype 参数实现。
要将读取的数据转换为DataFrame类对象，可以使用pandas库提供的函数。一般来说，pandas支持的数据格式包括csv、excel、json、sql等。
导致报错的原因，是数值型数据和非数值型数据相互计算导致的。
Python字符串如何去掉英文字母以外的字符
In [21]： filter(str.isdigit，str(aa))Out[21]： 12334342In [22]： filter(str.isalpha，str(aa))Out[22]： kasdfjskdf注意，这个因为要用到 str 函数，所以如果字符串中有非 ascii 码（如汉字）会报错。
Python strip() 方法可以将字符串头尾指定的字符（默认为空格）或字符序列移除。 返回值，可以将移除字符串头尾指定的字符序列生成的新字符串返回。
去除不想要的字符有很多种方法：利用python中的replace()方法，把不想要的字符替换成空；利用python的rstrip()方法，lstrip()方法，strip()方法去除收尾不想要的字符。
