作者：小伍哥
来源：AI入门学习
python内置一系列强大的字符串处理方法，但这些方法只能处理单个字符串，处理一个序列的字符串时，需要用到循环。
那么，有没有办法，不用循环就能同时处理多个字符串呢，pandas的向量化操作就提供了这样的方法。
向量化的操作使我们不必担心数组的长度和维度，只需要关系操作功能，尤为强大的是，除了支持常用的字符串操作方法，还集成了正则表达式的大部分功能，这使得pandas在处理字符串列时，具有非常大的魔力。
例如，要计算每个单词中‘a’的个数，下面一行代码就可以搞定，非常高效。
假如用内置的字符串函数进行操作，需要进行遍历，且Python原生的遍历操作无法处理缺失值。
#用循环进行处理
#存在缺失值时，打印报错
Pandas的向量化操作，能够正确的处理缺失值，无报错信息，如下：
通过上面的例子，对向量化进行简单总结，向量化是一种同时操作整个数组而不是一次操作一个元素的方法，下面从看看具体怎么应用。
向量化的字符方法
Pandas的字符串属的方法几乎包括了大部分Python的内置字符串方法（内置共有45个方法）,下面将列举一些常见的方法的用法，例如上面的count()方法将会返回某个字符的个数,而len方法将会返回整个字符的长度。
下面选取部分函数举例，其他函数参考字符串模块：Python字符串的45个方法详解
len()
lower()
zfill()
右对齐，前面用0填充到指定字符串长度。
向量化的正则表达式
Pandas的字符串方法根据Python标准库的re模块实现了正则表达式，下面将介绍Pandas的str属性内置的正则表达式相关方法。
split()
split,按指定字符分割字符串，类似split的方法返回一个列表类型的序列
#按数字分割
切分后的列表中的元素可以通过get方法或者 [] 方法进行读取
使用expand方法可以轻易地将这种返回展开为一个数据表。
同样，我们也可以限制切分的次数：
rsplit()
rsplit与split相似，不同的是，这个切分的方向是反的。即，从字串的尾端向首段切分。
replace ()
replace方法默认使用正则表达式
findall()
提取聊天记录中的QQ号
其他向量化的方法
除了上面介绍的Pandas字符串的正常操作和正则表达式外，Pandas的str属性还提供了其他的一些方法，这些方法非常的有用，在进行特征提取或者数据清洗时，非常高效，具体如下：
wrap()
pad()
slice()
get()
slice_replace()
切片替换
get_dummies()
另一个需要好好解释的是get_dummies()方法，举个例子：假如我们用A，B，C，D来表示一个人的某个特征：
repeat()
cat()
作用：连接字符串
用法：Series.str.cat(others=None, sep=None, na_rep=None)
参数:
- others : 列表或复合列表,默认为None,如果为None则连接本身的元素
- sep : 字符串 或者None,默认为None
- na_rep : 字符串或者 None, 默认 None。如果为None缺失值将被忽略。
返回值: concat : 序列(Series)/索引(Index)/字符串(str)
