Python酷库之旅-第三方库Pandas(075)

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目录一、用法精讲306、pandas.Series.str.cat方法306-1、语法306-2、参数306-3、功能306-4、返回值306-5、说明306-6、用法306-6-1、数据准备306-6-2、代码示例306-6-3、结果输出307、pandas.Series.str.center方法307-1、语法307-2、参数307-3、功能307-4、返回值307-5、说明307-6、用法307-6-1、数据准备307-6-2、代码示例307-6-3、结果输出308、pandas.Series.str.contains函数308-1、语法308-2、参数308-3、功能308-4、返回值308-5、说明308-6、用法308-6-1、数据准备308-6-2、代码示例308-6-3、结果输出309、pandas.Series.str.count方法309-1、语法309-2、参数309-3、功能309-4、返回值309-5、说明309-6、用法309-6-1、数据准备309-6-2、代码示例309-6-3、结果输出310、pandas.Series.str.decode函数310-1、语法310-2、参数310-3、功能310-4、返回值310-5、说明310-6、用法310-6-1、数据准备310-6-2、代码示例310-6-3、结果输出二、推荐阅读1、Python筑基之旅2、Python函数之旅3、Python算法之旅4、Python魔法之旅5、博客个人主页一、用法精讲306、pandas.Series.str.cat方法306-1、语法#306、pandas.Series.str.cat方法pandas.Series.str.cat(others=None,sep=None,na_rep=None,join='left')ConcatenatestringsintheSeries/Indexwithgivenseparator.Ifothersisspecified,thisfunctionconcatenatestheSeries/Indexandelementsofotherselement-wise.Ifothersisnotpassed,thenallvaluesintheSeries/Indexareconcatenatedintoasinglestringwithagivensep.ParametersthersSeries,Index,DataFrame,np.ndarrayorlist-likeSeries,Index,DataFrame,np.ndarray(one-ortwo-dimensional)andotherlist-likesofstringsmusthavethesamelengthasthecallingSeries/Index,withtheexceptionofindexedobjects(i.e.Series/Index/DataFrame)ifjoinisnotNone.Ifothersisalist-likethatcontainsacombinationofSeries,Indexornp.ndarray(1-dim),thenallelementswillbeunpackedandmustsatisfytheabovecriteriaindividually.IfothersisNone,themethodreturnstheconcatenationofallstringsinthecallingSeries/Index.sepstr,default‘’Theseparatorbetweenthedifferentelements/columns.Bydefaulttheemptystring‘’isused.na_repstrorNone,defaultNoneRepresentationthatisinsertedforallmissingvalues:Ifna_repisNone,andothersisNone,missingvaluesintheSeries/Indexareomittedfromtheresult.Ifna_repisNone,andothersisnotNone,arowcontainingamissingvalueinanyofthecolumns(beforeconcatenation)willhaveamissingvalueintheresult.join{‘left’,‘right’,‘outer’,‘inner’},default‘left’Determinesthejoin-stylebetweenthecallingSeries/IndexandanySeries/Index/DataFrameinothers(objectswithoutanindexneedtomatchthelengthofthecallingSeries/Index).Todisablealignment,use.valuesonanySeries/Index/DataFrameinothers.Returns:str,SeriesorIndexIfothersisNone,strisreturned,otherwiseaSeries/Index(sametypeascaller)ofobjectsisreturned.306-2、参数306-2-1、others(可选，默认值为None)：表示要与当前Series合并的其他Series，可以是一个Series对象的列表，或者是单个Series。306-2-2、sep(可选，默认值为None)：用于连接字符串的分隔符，若为None，则不使用分隔符。306-2-3、na_rep(可选，默认值为None)：指定如何表示缺失值(NaN)，若为None，则缺失值不会被替代。306-2-4、join(可选，默认值为'left')：指定合并方式，选项有：306-2-4-1、'left'：仅包含左侧Series中存在的索引。306-2-4-2、'right'：仅包含右侧Series中存在的索引。306-2-4-3、'outer'：包含所有索引(并集)。306-2-4-4、'inner'：仅包含所有Series中都存在的索引(交集)。306-3、功能        用于将多个字符串序列按指定的分隔符连接成一个新的字符串序列，它可以处理多个字符串列的合并，并提供了灵活的参数选项以满足不同的需求。306-4、返回值        返回一个新的Series对象，其中每个元素都是合并后的字符串。306-5、说明    使用场景：306-5-1、数据整合：在数据分析中，通常需要将来自不同数据源的字符串数据合并。例如，将不同字段的信息合并为一个完整的描述字段，假设有两个Series分别包含用户的名字和姓氏，可以使用该方法将它们合并为全名。306-5-2、生成报告或日志：当生成报告或日志时，可能需要将多个信息字段合并为一个字符串。例如，在日志记录中，你可能需要将时间戳、事件类型和消息内容合并为一个完整的日志条目。306-5-3、数据清理：在数据清理过程中，可能会需要将不同列中的字符串合并，以便进一步分析或建模。例如，将地址的各个组成部分(街道、城市、州、邮政编码)合并为一个完整的地址字段。306-5-4、特征工程：在机器学习中的特征工程阶段，可能会需要将多个特征列的字符串合并为一个特征，以便更好地捕捉数据中的模式。例如，将用户的兴趣爱好、职业和教育背景合并为一个综合的特征，用于模型训练。306-5-5、数据可视化：在数据可视化过程中，可能需要将数据的不同部分合并为一个标签或，以提高图表的可读性。例如，将产品名称、类别和价格合并为图表中的标签。306-5-6、数据格式化：在处理数据导出或报告生成时，可能需要将多个数据项合并为特定格式的字符串。例如，将日期、时间和地点合并为一个格式化的事件字符串。306-6、用法306-6-1、数据准备无306-6-2、代码示例#306、pandas.Series.str.cat方法#306-1、数据整合：合并用户的名字和姓氏importpandasaspd#创建包含名字和姓氏的Seriesfirst_names=pd.Series(['John','Jane','Alice'])last_names=pd.Series(['Doe','Smith','Johnson'])#合并名字和姓氏为全名full_names=first_names.str.cat(last_names,sep='')print(full_names,end='\n\n')#306-2、生成报告或日志：合并时间戳、事件类型和消息内容importpandasaspd#创建包含时间戳、事件类型和消息内容的Seriestimestamps=pd.Series(['2024-08-0812:00','2024-08-0812:05'])event_types=pd.Series(['INFO','ERROR'])messages=pd.Series(['Systemstarted','Failedtoconnect'])#合并为完整的日志条目logs=timestamps.str.cat([event_types,messages],sep='-')print(logs,end='\n\n')#306-3、数据清理：合并地址的各个组成部分importpandasaspd#创建包含地址各部分的Seriesstreet=pd.Series(['123MainSt','456MapleAve'])city=pd.Series(['Springfield','Hometown'])state=pd.Series(['IL','CA'])zip_code=pd.Series(['62701','90210'])#合并为完整的地址addresses=street.str.cat([city,state,zip_code],sep=',')print(addresses,end='\n\n')#306-4、特征工程：合并用户的兴趣爱好、职业和教育背景importpandasaspd#创建包含用户兴趣爱好、职业和教育背景的Seriesinterests=pd.Series(['Reading,Hiking','Cooking,Traveling'])occupations=pd.Series(['Engineer','Teacher'])education=pd.Series(['PhD','Masters'])#合并为综合特征features=interests.str.cat([occupations,education],sep='|')print(features,end='\n\n')#306-5、数据可视化：生成条形图的标签importpandasaspdimportmatplotlib.pyplotasplt#创建包含产品名称、类别和价格的Seriesproduct_names=pd.Series(['Laptop','Smartphone','Tablet'])categories=pd.Series(['Electronics','Electronics','Electronics'])prices=pd.Series(['$999','$699','$399'])#合并为图表标签labels=product_names.str.cat([categories,prices],sep='-')#创建一个示例数据框data=pd.DataFrame({'Products':labels,'Sales':[150,200,120]#示例销售数据})#绘制条形图plt.figure(figsize=(10,6))plt.bar(data['Products'],data['Sales'],color='purple')#添加和标签plt.title('ProductSales')plt.xlabel('ProductDetails')plt.ylabel('Sales')#旋转x轴标签，以便更好地显示plt.xticks(rotation=45,ha='right')#显示图形plt.tight_layout()plt.show()#306-6、数据格式化：合并日期、时间和地点importpandasaspd#创建包含日期、时间和地点的Seriesdates=pd.Series(['2024-08-08','2024-08-09'])times=pd.Series(['09:00','15:00'])locations=pd.Series(['ConferenceRoomA','MeetingHallB'])#合并为格式化的事件字符串events=dates.str.cat([times,locations],sep='')print(events)306-6-3、结果输出#306、pandas.Series.str.cat方法#306-1、数据整合：合并用户的名字和姓氏#0JohnDoe#1JaneSmith#2AliceJohnson#dtypebject#306-2、生成报告或日志：合并时间戳、事件类型和消息内容#02024-08-0812:00-INFO-Systemstarted#12024-08-0812:05-ERROR-Failedtoconnect#dtypebject#306-3、数据清理：合并地址的各个组成部分#0123MainSt,Springfield,IL,62701#1456MapleAve,Hometown,CA,90210#dtypebject#306-4、特征工程：合并用户的兴趣爱好、职业和教育背景#0Reading,Hiking|Engineer|PhD#1Cooking,Traveling|Teacher|Masters#dtypebject#306-5、数据可视化：生成条形图的标签#见图1#306-6、数据格式化：合并日期、时间和地点#02024-08-0809:00ConferenceRoomA#12024-08-0915:00MeetingHallB#dtypebject图1：307、pandas.Series.str.center方法307-1、语法#307、pandas.Series.str.center方法pandas.Series.str.center(width,fillchar='')PadleftandrightsideofstringsintheSeries/Index.Equivalenttostr.center().Parameters:widthintMinimumwidthofresultingstring;additionalcharacterswillbefilledwithfillchar.fillcharstrAdditionalcharacterforfilling,defaultiswhitespace.Returns:Series/Indexofobjects.307-2、参数307-2-1、with(必须)：指定结果字符串的总宽度，如果字符串的长度小于width，则在字符串的两侧填充fillchar以达到指定的宽度；如果字符串的长度大于或等于width，则返回原始字符串。307-2-2、fillchar(可选，默认值为空格字符'')：用于填充的字符，该字符将会被添加到字符串的左右两侧，以便将字符串扩展到指定的宽度。需要注意的是，fillchar必须是一个长度为1的字符。307-3、功能        用于将每个字符串元素居中对齐，该方法常用于需要对字符串进行格式化时，尤其是当你希望字符串在某个宽度内居中显示时。307-4、返回值    Series或Index，具体取决于调用方法的对象。每个元素都被扩展或保持原样，以便其长度达到指定的width；如果某个元素的长度已经等于或超过width，则该元素将不被修改。307-5、说明    使用场景：307-5-1、文本对齐与格式化：在需要将文本居中对齐的场景中，此方法非常实用，无论是生成报表、打印输出还是构建文本表格，都需要确保每个文本单元格式统一、对齐整齐，通过使用该方法可以轻松地将字符串居中并填充左右两侧的空白，达到视觉上更美观的效果。307-5-2、数据标准化：在数据清洗的过程中，经常会遇到不规则长度的字符串，为了后续处理的方便，有时需要将这些字符串统一为相同长度，该方法通过在字符串两侧添加指定字符，可以将所有字符串标准化为相同长度，从而简化数据处理过程。307-5-3、文本界面显示：在命令行或控制台应用程序中，通常需要以美观的方式显示文本内容。例如，显示、菜单选项或提示信息时，通过使用该方法将文本居中，可以使界面更加整齐、美观。307-5-4、报表生成：在生成文本报表或导出表格时，为了使各列数据对齐，可以使用该方法对数据进行格式化，通过统一每列数据的宽度，并将内容居中显示，报表看起来会更加规范和专业。307-5-5、美观的用户界面：如果你在设计用户界面时需要展示一组居中的文本元素，例如按钮或标签，可以使用该方法将文本居中，使整个界面看起来更对称和美观。307-6、用法307-6-1、数据准备无307-6-2、代码示例#307、pandas.Series.str.center方法#307-1、文本对齐与格式化importpandasaspd#创建列headers=pd.Series(['ProductName','Price','Quantity'])#将列居中对齐并填充空格centered_headers=headers.str.center(20)print(centered_headers,end='\n\n')#307-2、数据标准化importpandasaspd#创建公司名称列表companies=pd.Series(['Apple','Microsoft','Google','Amazon'])#将公司名称居中对齐并填充'*'，统一长度为15个字符centered_companies=companies.str.center(15,'*')print(centered_companies,end='\n\n')#307-3、文本界面显示importpandasaspd#创建菜单选项列表menu_options=pd.Series(['StartGame','Options','Quit'])#将菜单选项居中对齐并填充'-'centered_menu=menu_options.str.center(30,'-')print(centered_menu,end='\n\n')#307-4、报表生成importpandasaspd#创建报表数据data={'Product':['Laptop','Smartphone','Tablet','Monitor'],'Price':[999.99,699.99,499.99,199.99],'Quantity':[10,20,15,7]}#创建DataFramedf=pd.DataFrame(data)#对Product列进行居中对齐并填充空格df['Product']=df['Product'].str.center(15)#打印格式化后的报表print(df,end='\n\n')#307-5、美观的用户界面importpandasaspd#创建按钮标签列表buttons=pd.Series(['OK','Cancel','Apply'])#将按钮标签居中对齐并填充'='，统一长度为10个字符centered_buttons=buttons.str.center(10,'=')print(centered_buttons)307-6-3、结果输出#307、pandas.Series.str.center方法#307-1、文本对齐与格式化#0ProductName#1Price#2Quantity#dtypebject#307-2、数据标准化#0*****Apple*****#1***Microsoft***#2*****Google****#3*****Amazon****#dtypebject#307-3、文本界面显示#0----------StartGame----------#1-----------Options------------#2-------------Quit-------------#dtypebject#307-4、报表生成#ProductPriceQuantity#0Laptop999.9910#1Smartphone699.9920#2Tablet499.9915#3Monitor199.997#307-5、美观的用户界面#0====OK====#1==Cancel==#2==Apply===#dtypebject308、pandas.Series.str.contains函数308-1、语法#308、pandas.Series.str.contains函数pandas.Series.str.contains(pat,case=True,flags=0,na=None,regex=True)TestifpatternorregexiscontainedwithinastringofaSeriesorIndex.ReturnbooleanSeriesorIndexbasedonwhetheragivenpatternorregexiscontainedwithinastringofaSeriesorIndex.Parameters:patstrCharactersequenceorregularexpression.casebool,defaultTrueIfTrue,casesensitive.flagsint,default0(noflags)Flagstopassthroughtotheremodule,e.g.re.IGNORECASE.nascalar,optionalFillvalueformissingvalues.Thedefaultdependsondtypeofthearray.Forobject-dtype,numpy.nanisused.ForStringDtype,pandas.NAisused.regexbool,defaultTrueIfTrue,assumesthepatisaregularexpression.IfFalse,treatsthepatasaliteralstring.Returns:SeriesorIndexofbooleanvaluesASeriesorIndexofbooleanvaluesindicatingwhetherthegivenpatterniscontainedwithinthestringofeachelementoftheSeriesorIndex.308-2、参数308-2-1、pat(必须)：指定要匹配的模式或字符串，这是你要在Series中查找的字符串模式，可以是简单的字符串或正则表达式。308-2-2、case(可选，默认值为True)：指定是否区分大小写，如果为True，则匹配时区分大小写；如果为False，则忽略大小写。308-2-3、flags(可选，默认值为0)：控制正则表达式匹配的标志，用于修改正则表达式的行为。例如，re.IGNORECASE(flags=re.I)可以与case=False类似，实现忽略大小写的匹配。308-2-4、na(可选，默认值为None)：指定在Series元素为缺失值时返回的布尔值，如果设置为True或False，缺失值将被替换为该布尔值；如果设置为None，缺失值将保持不变。308-2-5、regex(可选，默认值为True)：指定pat是否作为正则表达式进行处理，如果为True，则pat将被解释为正则表达式；如果为False，pat将被解释为普通的字符串。如果你不需要使用正则表达式，可以将其设置为False，以提高匹配速度。308-3、功能        用于检查每个字符串元素是否包含特定的模式(pat)，并返回布尔值(True或False)的Series，用于标识每个元素是否包含该模式。308-4、返回值        返回一个布尔值的Series，每个元素对应原Series的一个元素，如果该元素包含匹配的模式，则返回True，否则返回False。308-5、说明    使用场景：308-5-1、数据筛选与过滤：在一列包含字符串的数据中，查找包含特定关键词的行。例如，从新闻中筛选出包含某个关键词的文章。308-5-2、数据清洗与预处理：检查数据中的字符串是否符合预期的模式。例如，检查电子邮件字段是否包含“@”符号，以识别无效的电子邮件地址。308-5-3、特征工程：在构建机器学习模型时，将字符串数据中的模式匹配结果作为特征。例如，判断客户评论中是否包含正面或负面的关键词。308-5-4、异常值检测：在文本数据中识别不常见或异常的模式。例如，在地址字段中检查是否包含无效字符或格式。308-5-5、分类与标记：根据特定模式对数据进行分类或标记。例如，根据文章中是否包含“Breaking”来标记紧急新闻。308-5-6、数据对比：比较不同数据源中的字符串字段，找出共同特征或差异。例如，比较用户输入的地址与标准地址列表是否匹配。308-5-7、正则表达式的应用：通过正则表达式匹配复杂的字符串模式。例如，提取日志文件中的特定日志类型或错误信息。308-6、用法308-6-1、数据准备无308-6-2、代码示例#308、pandas.Series.str.contains函数#308-1、数据筛选与过滤importpandasaspd#示例数据data=pd.Series(['applepie','bananabread','applejuice','grapesoda'])#筛选包含“apple”的行apple_products=data[data.str.contains('apple')]print(apple_products,end='\n\n')#308-2、数据清洗与预处理importpandasaspd#示例数据emails=pd.Series(['test@example.com','invalidemail.com','user@domain.com','another.invalidemail'])#筛选不包含“@”符号的行invalid_emails=emails[~emails.str.contains('@')]print(invalid_emails,end='\n\n')#308-3、特征工程importpandasaspd#示例数据data=pd.DataFrame({'review':['Thisisgood','Verybadexperience','Goodvalueformoney','Notgoodatall']})#创建一个新特征，表示评论中是否包含“good”data['contains_good']=data['review'].str.contains('good',case=False)print(data,end='\n\n')#308-4、异常值检测importpandasaspd#示例数据addresses=pd.Series(['123MainSt.','456ElmSt.','!@#$%Invalid','789OakSt.'])#查找包含无效字符的地址invalid_addresses=addresses[addresses.str.contains('[!@#$%^&*()]',regex=True)]print(invalid_addresses,end='\n\n')#308-5、分类与标记importpandasaspd#示例数据data=pd.DataFrame({'title':['BreakingNews:MarketCrash','DailyUpdate','Breaking:NewLawPassed','WeatherReport']})#标记中包含“Breaking”的行data['is_breaking']=data['title'].str.contains('Breaking')print(data,end='\n\n')#308-6、数据对比importpandasaspd#示例数据user_addresses=pd.Series(['123MainSt.','456ElmSt.','789OakSt.','UnknownAddress'])standard_addresses=['123MainSt.','456ElmSt.','789OakSt.']#筛选出与标准地址匹配的用户输入地址matched_addresses=user_addresses[user_addresses.str.contains('|'.join(standard_addresses))]print(matched_addresses,end='\n\n')#308-7、正则表达式的应用importpandasaspd#示例数据logs=pd.Series(['INFO:Systemrunning','ERRORiskfull','INFO:Backupcompleted','ERROR:Networkdown'])#提取包含“ERROR”的日志行error_logs=logs[logs.str.contains('ERROR')]print(error_logs)308-6-3、结果输出#308、pandas.Series.str.contains函数#308-1、数据筛选与过滤#0applepie#2applejuice#dtype:object#308-2、数据清洗与预处理#1invalidemail.com#3another.invalidemail#dtype:object#308-3、特征工程#reviewcontains_good#0ThisisgoodTrue#1VerybadexperienceFalse#2GoodvalueformoneyTrue#3NotgoodatallTrue#308-4、异常值检测#2!@#$%Invalid#dtype:object#308-5、分类与标记#titleis_breaking#0BreakingNews:MarketCrashTrue#1DailyUpdateFalse#2Breaking:NewLawPassedTrue#3WeatherReportFalse#308-6、数据对比#0123MainSt.#1456ElmSt.#2789OakSt.#dtype:object#308-7、正则表达式的应用#1ERRORiskfull#3ERROR:Networkdown#dtype:object309、pandas.Series.str.count方法309-1、语法#309、pandas.Series.str.count方法pandas.Series.str.count(pat,flags=0)CountoccurrencesofpatternineachstringoftheSeries/Index.ThisfunctionisusedtocountthenumberoftimesaparticularregexpatternisrepeatedineachofthestringelementsoftheSeries.Parameters:patstrValidregularexpression.flagsint,default0,meaningnoflagsFlagsfortheremodule.Foracompletelist,seehere.**kwargsForcompatibilitywithotherstringmethods.Notused.Returns:SeriesorIndexSametypeasthecallingobjectcontainingtheintegercounts.309-2、参数309-2-1、pat(必须)：一个正则表达式模式，用于匹配字符串中的子字符串，可以是简单的字符，也可以是复杂的正则表达式。309-2-2、flags(可选，默认值为0)：用于正则表达式的标志，可以修改正则表达式的行为，常用的标志包括：re.IGNORECASE或re.I：忽略大小写匹配。re.MULTILINE或re.M：将每行视为单独的字符串，允许^和$匹配每行的开始和结束。re.DOTALL或re.S：让 . 匹配包括换行符在内的所有字符。re.VERBOSE或re.X：允许你写更具可读性的正则表达式。309-3、功能        对每个字符串值应用正则表达式模式，并返回该模式在字符串中出现的次数，它可以用于整个Series，也就是每个字符串元素都会单独计算匹配次数。309-4、返回值        返回一个与原始Series具有相同索引的新的Series，每个元素都是一个整数，表示pat在相应字符串中出现的次数。309-5、说明    无309-6、用法309-6-1、数据准备无309-6-2、代码示例#309、pandas.Series.str.count方法#309-1、基本用法importpandasaspd#示例数据data=pd.Series(['apple','banana','cherry','date','applepie'])#统计每个字符串中'a'的出现次数a_count=data.str.count('a')print(a_count,end='\n\n')#309-2、使用flags参数importpandasaspdimportre#示例数据data=pd.Series(['Apple','banana','Cherry','Date','applepie'])#统计每个字符串中'a'的出现次数，忽略大小写a_count_case_insensitive=data.str.count('a',flags=re.IGNORECASE)print(a_count_case_insensitive)309-6-3、结果输出#309、pandas.Series.str.count方法#309-1、基本用法#01#13#20#31#41#dtype:int64#309-2、使用flags参数#01#13#20#31#41#dtype:int64310、pandas.Series.str.decode函数310-1、语法#310、pandas.Series.str.decode函数pandas.Series.str.decode(encoding,errors='strict')DecodecharacterstringintheSeries/Indexusingindicatedencoding.Equivalenttostr.decode()inpython2andbytes.decode()inpython3.Parameters:encodingstrerrorsstr,optionalReturns:SeriesorIndex310-2、参数310-2-1、encoding(必须)：字符串，指定要使用的字符编码类型，例如'utf-8'、'ascii'、'latin-1'等，该参数定义了如何将二进制数据解码为字符串。310-2-2、errors(可选，默认值为'strict')：定义在解码过程中遇到错误时的处理方式，可选值如下：'strict'(默认值)：遇到无法解码的字节时会引发一个UnicodeDecodeError。'ignore'：忽略无法解码的字节，不会引发错误，也不会在结果中包含这些字节。'replace'：用替代字符(通常是?或\uFFFD)代替无法解码的字节。'backslashreplace'：将无法解码的字节替换为反斜杠转义序列。'namereplace'：将无法解码的字节替换为\N{...}名称转义序列。'xmlcharrefreplace'：将无法解码的字节替换为XML字符引用。310-3、功能        用于对Series对象中的字符串进行解码，该方法会尝试将每个字符串解码为指定的编码，并根据errors参数处理可能的解码错误。310-4、返回值        返回一个新的Series或Index对象，其中的元素为解码后的字符串，如果解码过程中发生错误，且errors参数设置为'ignore'、'replace'等，错误处理将影响返回值的内容。310-5、说明    无310-6、用法310-6-1、数据准备无310-6-2、代码示例#310、pandas.Series.str.decode函数importpandasaspd#创建一个Series对象，其中包含以UTF-8编码的字节字符串s=pd.Series([b'\xe4\xbd\xa0\xe5\xa5\xbd',b'\xe4\xb8\x96\xe7\x95\x8c'])#对字节字符串进行解码，使用UTF-8编码decoded_s=s.str.decode(encoding='utf-8')print(decoded_s)310-6-3、结果输出#310、pandas.Series.str.decode函数#0你好#1世界#dtype:object二、推荐阅读1、Python筑基之旅2、Python函数之旅3、Python算法之旅4、Python魔法之旅5、博客个人主页