为什么dataframe没有str属性，而series有str方法？
a=pd.DataFrame([['A|B','C|D']])
type(a.str) #错误AttributeError: 'DataFrame' object has no attribute 'str'
type(a[0].str) #<class 'pandas.core.strings.StringMethods'>
a[0].str#<pandas.core.strings.StringMethods object at 0x0000000024FCAB00>
问题：
1、a[0].str返回的是一个方法么？pandas.core.strings.StringMethods。为什么这个方法不用加括号？
2、为什么dataframe对象没有str，而series就有了？这是处于什么考虑的？
回答：
1，Series.str是一个StringMethods实例，它不是函数
2，Series.str中封装了很多python str的方法，可以方便的对Series中的字符串元素进行操作。从这个角度看它就是一个map。所以如果想在dataframe上实现类似的效果，可以用applymap。
但Series.str又不只是一个map，它还可以进行列表操作，比如Series.str.cat可以把多个series合成一个。从这个角度看它又像dataframe的apply。
3，dataframe已经有了apply和applymap，那么Series.str从实际使用出发定义成了apply/map多义性的，基本上能覆盖绝大部分要求了。
我是这样理解的，可能还有别的考虑是我没有想到的。
至于dataframe有没有必要加Series.str，我认为场景需求有限，并不是特别必要。series已经有了map/apply对元素操作，dataframe有了apply/applysum分别对series和元素操作。如果给dataframe加上Series.str，需要它去做的似乎只有对多个形状相同的dataframe进行字符串操作了，除了groupby想不出有什么场景可以用到这个功能。
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