Can only use .str accessor with string values!

当你尝试在Python的Pandas DataFrame上使用`.str`属性时，出现 "Can only use .str accessor with string values!" 这样的错误提示，这意味着你试图对非字符串类型的列进行操作，而`.str`方法仅适用于字符串类型的数据。

例如，如果你尝试像下面这样做：

df['numeric_column'].str.replace(',', '')  # 这行会报错，因为numeric_column可能是int、float等类型

在这里，`numeric_column` 可能包含了整数或浮点数，而不是字符串，所以直接使用 `.str` 方法是不允许的。

解决这个问题的方法通常有以下几种：

1. **确认列类型**：使用 `df['numeric_column'].dtype` 检查列的数据类型，并确保它是可以应用字符串操作的，如 `object` 或 `string`.

2. **转换为字符串**：对于数值型列，你需要先将其转换为字符串，再使用 `.str` 方法。例如，你可以使用 `astype('str')` 或 `map(str)` 来转换：

   df['numeric_column'] = df['numeric_column'].astype(str)

3. **如果不需要保留数值格式，可以直接操作**：有些情况下，可以直接处理数值，比如替换数字部分：

   df['numeric_column'] = df['numeric_column'].apply(lambda x: str(x).replace(',', ''))

一旦你完成了上述步骤，你应该就可以安全地使用 `.str` 方法了。