pandas添加字符串给单元格时，如果将字符串追加到单元格中

，可以使用pandas的str.cat()函数。例如，假设有一个名为df的数据框，其中有一个名为column1的列，它包含了一些字符串，我们想要在其末尾添加一个新字符串"new string"：

df['column1'] = df['column1'].str.cat('new string')

这将在每个单元格的末尾添加"new string"字符串。注意，如果你想在每个单元格的开头添加字符串，可以使用str.cat()的参数"join"。例如：

df['column1'] = df['column1'].str.cat('new string', join='left')

这将在每个单元格的开头添加"new string"字符串。

相关问题

pandas赋值给单元格时，如果将赋值追加到单元格中

，可以使用DataFrame.at或DataFrame.iat方法。DataFrame.at方法用于基于行和列标签的位置，而DataFrame.iat方法用于基于行和列的整数位置。

例如，假设我们有以下DataFrame：

import pandas as pd

df = pd.DataFrame({'A': [1, 2, 3],
                   'B': [4, 5, 6],
                   'C': [7, 8, 9]})

我们想将第一行第二列的单元格值增加10，可以使用如下代码：

df.at[0, 'B'] += 10

或者使用DataFrame.iat方法：

df.iat[0, 1] += 10

这两种方法都会将新值追加到单元格中。要覆盖单元格原有的值，可以直接将新值赋值给单元格，例如：

df.at[0, 'B'] = 14

或者：

df.iat[0, 1] = 14

pandas中字符串操作

在pandas中，可以使用字符串操作来处理和操作Series或DataFrame中的字符串数据。pandas提供了一组强大的字符串处理方法，可以方便地进行字符串的拆分、替换、提取等操作。

以下是pandas中常用的字符串操作方法：
1. 字符串拆分：使用`str.split()`方法可以将字符串拆分成多个部分，并返回一个包含拆分后结果的Series或DataFrame。可以指定分隔符、拆分的次数等参数。
2. 字符串替换：使用`str.replace()`方法可以将字符串中的某个子串替换为另一个子串。可以指定要替换的子串、替换后的子串等参数。
3. 字符串提取：使用`str.extract()`方法可以从字符串中提取满足某种模式的子串，并返回一个包含提取结果的Series或DataFrame。可以使用正则表达式来指定提取的模式。
4. 字符串匹配：使用`str.contains()`方法可以判断字符串是否包含某个子串，并返回一个布尔类型的Series或DataFrame。
5. 字符串大小写转换：使用`str.lower()`和`str.upper()`方法可以将字符串转换为小写或大写形式。
6. 字符串去除空格：使用`str.strip()`、`str.lstrip()`和`str.rstrip()`方法可以去除字符串中的前导空格、尾部空格或两端空格。
7. 字符串连接：使用`str.cat()`方法可以将多个字符串连接成一个字符串，并返回一个包含连接结果的Series或DataFrame。

这些只是pandas中字符串操作的一部分，还有其他更多的方法可以用于字符串处理。你可以参考pandas官方文档来了解更多详细的信息。