Can only use .str accessor with string values, which use np.object_ dtype in pandas

在pandas库中，`.str` 是一个用于处理字符串（string）数据的属性，它特别适用于那些数据类型为`np.object_`的列，即包含字符串内容的列。当你试图在一个非字符串类型的列上使用`.str`，比如整数、浮点数或日期类型的数据，会抛出错误，因为这些数据类型不支持字符串操作。

例如，如果你有一个名为`df['column_name']`的Series，如果它的dtype是`np.object_`，你可以像下面这样操作：

df['column_name'].str.lower()  # 将所有字符串转为小写
df['column_name'].str.contains('pattern')  # 检查每个元素是否包含特定模式

然而，如果你尝试这样做：

df['column_name'].astype(int).str.lower()  # 抛出错误，因为int类型不能直接通过.str访问

这是因为 `.astype(int)`将该列转换为整数类型，`str`方法就不再适用了。

因此，使用`.str`之前，你需要确保你的列是字符串类型或者其他支持字符串操作的数据类型，如果不是，可能需要先进行数据类型转换或者预处理。在某些情况下，你可能需要先检查列的数据类型：

if df['column_name'].dtype == np.object_:
    df['processed_column'] = df['column_name'].str.lower()
else:
    df['processed_column'] = df['column_name']