'series' object has no attribute 'strftime'

### 回答1：
这个错误提示是因为你在一个Series对象上调用了strftime方法，但是Series对象并没有strftime这个属性。strftime是datetime对象的方法，如果你想在Series对象上使用strftime方法，需要先将Series对象转换成datetime对象。

### 回答2：
这个错误信息通常出现在尝试对一个 Pandas 数据库中的 Series（数据列）进行 strftime 格式化操作时。通常情况下，strftime 方法用于将日期和时间格式化为字符串格式，但是 Pandas 的 Series 未能正确执行这个方法，因为它不支持 strftime 方法。

具体来说，Pandas 中的 Series 是一种类似于列表的数据结构，其中包含一个索引和一个由数据组成的值数组。Series 可以包含各种类型的数据，包括日期和时间对象。当我们尝试在数据列中写入日期和时间数据时，Pandas 可以将这些数据解析为特定的时间戳格式。然后，我们可以使用 Pandas 中的一些方法来对这些时间戳数据进行处理和分析。

但当我们尝试对 Series 中的时间戳数据进行 strftime 格式化时，就会出现上述错误信息。因为 strftime 是 Python 中处理日期和时间的标准库函数，而 Pandas 中的 Series 对象没有 strftime 方法，所以我们无法使用该方法来格式化 Pandas Series 中的时间戳数据。

在这种情况下，解决方法通常是将 Pandas Series 中的时间戳格式转换为字符串格式，然后再使用 strftime 对其进行进一步格式化操作。可以使用 Pandas 中的 to_datetime 函数将时间戳数据转换为 datetime 对象，然后使用 strftime 对其进行格式化。或者，我们也可以直接使用 Python 中的 datetime 库来格式化时间戳数据。

最后，在使用 Pandas 中的 strftime 方法时，需要注意使用正确的格式字符串，否则会出现错误。可以查阅 Python 和 Pandas 的文档，以了解各种可用的格式选项和语法规则。

### 回答3：
首先，需要明白什么是 'series' object。 'Series' 是 pandas 库中的一种数据结构，类似于一个一维数组，其中包含了一些值及其对应的索引。可以将其视为一张表中的一列数据。通过使用 pandas 中的函数和方法，可以对 'Series' 对象进行处理，例如获取特定时间格式的数据。

而错误 'series' object has no attribute 'strftime' 的意思是，无法使用 'strftime' 方法对 'Series' 对象进行格式化时间的操作。这是因为 'Series' 对象实际上并不是一个 datetime 对象，而是一种包含有一定规则索引及其对应数值的数据结构。

如果想对 'Series' 对象进行时间相关操作，需要先将其转换成 datetime 对象。可以使用 pandas 中的 to_datetime() 方法来实现这一操作。如下所示：

import pandas as pd
import datetime as dt

# 创建一个 Series 对象
s = pd.Series(['2022-01-01', '2022-01-02', '2022-01-03'])

# 将 Series 对象转换为 datetime 类型
s = pd.to_datetime(s, format='%Y-%m-%d')

# 对 Series 对象进行 strftime 操作
s.dt.strftime('%Y年%m月%d日')

总之，报错 'series' object has no attribute 'strftime' 的原因是因为 'Series' 对象本身实际上并不具备 strftime 这个方法，如果需要对其进行时间相关操作，需要通过转换成 datetime 类型来实现。