构造一个数据集，便于演示这些函数。

import pandas as pd
df = {'姓名': ['漩涡鸣人', '宇智波佐助', '旗木卡卡西', '春野樱', '宇智波鼬'],
      '性别': ['男', '男', 'men', 'women', '男'],
      '身份证': ['463895200003128433', '429475199912122345', '420934199110102311', '431085200005230122', '420953199509082345'],
      '身高': ['low: 165_bad', 'low: 166_bad', 'high: 178_verygood', 'low: 160_bad', 'mid: 175_good'],
      '家庭住址': ['木叶漩涡一族', '木叶宇智波一族', '木叶旗木一族', '木叶居民', '木叶宇智波一族'],
      '电话号码': ['13434813546', '19748672895', '16728613064', '14561586431', '19384683910'],
      '收入': ['1.0万', '1.1万', '2.0万', '8.5千', '2.5万']}
df = pd.DataFrame(df)
df

# cat函数——主要用于字符串的拼接
df['姓名'].str.cat(df['家庭住址'], sep='-'*3)

 

# contains函数——判断某个字符串是否包含给定字符
df['家庭住址'].str.contains('木叶')

 

# startswith函数——判断某个字符串是否以给定字符串开头
df['姓名'].str.startswith('宇智波')

 

# count函数——计算给定字符在字符串中出现的次数
df['电话号码'].str.count('3')

# get函数——获取指定位置的字符串
df['姓名'].str.get(-1)

 

df['身高'].str.split(':')

df['身高'].str.split(':').str.get(0)

 

# len函数——主要用于计算字符串长度
df['性别'].str.len()

 

# pad、center函数——在字符串的左边、右边或左右两边添加给定字符
df['家庭住址'].str.pad(10, fillchar='*')

 

df['家庭住址'].str.pad(10, side='right', fillchar='*')

df['家庭住址'].str.center(10, fillchar='*')

 

# repeat函数——主要用于重复字符串多少次
df['性别'].str.repeat(3)

# slice_replace函数——使用给定的字符串替换指定位置的字符
df['电话号码'].str.slice_replace(3, 7, '*'*4)

 

# replace函数——使用给定的字符（串）替换指定字符（串）
df['身高'].str.replace(':', ' -')

# split + expand参数——将一列扩展为多列
df[['身高描述', 'final身高']] = df['身高'].str.split(':', expand=True)
df

# split + join —— 类似于replace函数
df['身高'].str.split(':').str.join(' ?'*5)

 

# strip函数——主要用于去除空白符、换行符
df['姓名'] = df['姓名'].str.strip()
df['姓名'].str.len()

 

# findall函数——利用正则表达式，去字符串中匹配，返回查找结果的列表
df['身高'].str.findall('[a-zA-Z]+')

 

# extract、extractall函数——接受正则表达式，抽取匹配的字符串（一定要加上括号）
df['身高'].str.extract('([a-zA-Z]+)')

 

df['身高'].str.extractall('([a-zA-Z]+)')

 

df['身高'].str.extract('([a-zA-Z]+).*?([a-zA-Z]+)', expand=True)