df.str方法
df.str 是 pandas DataFrame 中用于处理 Series 的方法。df 通常指的是 DataFrame，而 .str 是用来访问 Series 对象的字符串方法。
以下是一些常用的 df.str 方法：
1.len(): 返回 Series 中每个元素的长度。
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df['column_name'].str.len()
2.replace(): 替换 Series 中的某个字符或字符串。
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df['column_name'].str.replace('old_string', 'new_string')
3.strip(), lstrip(), rstrip(): 分别移除字符串开头、结尾和两侧的空格或特定字符。
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df['column_name'].str.strip()
df['column_name'].str字符串长度 python.lstrip()
df['column_name'].str.rstrip()
4.lower(), upper(): 将字符串转换为小写或大写。
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df['column_name'].str.lower()
df['column_name'].str.upper()
5.capitalize(): 将字符串的首字母转换为大写，其余字母转换为小写。
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df['column_name'].str.capitalize()
6.center(), left(), right(): 分别将字符串居中、左侧或右侧对齐。
7.contains(): 检查字符串是否包含特定子串。
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df['column_name'].str.contains('substring')
8.startswith(), endswith(): 检查字符串是否以特定前缀或后缀开始或结束。
9.isalnum(), isalpha(), isdigit(), isnumeric(), isspace(): 检查字符串是否只包含字母、数字、数字和空格等。
10.join(): 将多个字符串使用特定字符连接起来。
11.get(): 通过索引获取字符串中的特定位置的字符。
12.cat(): 将多个字符串连接在一起，可以指定分隔符。
13.slice(): 获取字符串的子串。
14.count(): 计算字符串中子串的出现次数。
15.encode(), decode(): 对字符串进行编码和解码操作。
...等等。
这只是 df.str 方法的一部分，还有很多其他的方法可以用来处理和操作字符串数据。

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