主要有3点：首先，string字符存取方法会返回相应数据的Nullable类型，而object会随缺失值的存在而改变返回类型；然后，某些Series方法不能在string上使用，例如Series.str.decode()，因为存储的是字符串而不是字节；最后，string类型在缺失值存储或运算时，类型会广播为pd.NA，而不是浮点型np.nan。

其余全部内容在当前版本下完全一致，但迎合pandas的发展模式，这里仍然全部用string来操作字符串。

3.2 string类型的转换

如果将一个其他类型的容器直接转换string类型可能会出错。当下正确的方法是分两部转换，先转为str型的object，再转为string类型。

pd.Series([1,'1.']).astype('str').astype('string')

0     1
1    1.
dtype: string

4. 拆分与拼接

4.1 str.split()方法

4.1.1 分割符与str的位置元素选取

s = pd.Series(['a_b_c', 'c_d_e', np.nan, 'f_g_h'], dtype = "string")
s

0    a_b_c
1    c_d_e
2     <NA>
3    f_g_h
dtype: string

s.str.split('_')

0    [a, b, c]
1    [c, d, e]
2         <NA>
3    [f, g, h]
dtype: object

这里需要注意split后的类型是object，因为现在Series中的元素已经不是string，而包含了list，且string类型只能含有字符串。

另外，对于str方法可以进行元素的选择，如果该单元格元素是列表，那么str[i]表示取出第i个元素，如果是单个元素，则先把元素转为列表再取出。

s.str.split('_').str[1]

0       b
1       d
2    <NA>
3       g
dtype: object

4.1.2 其他参数

expand参数控制了是否将列拆开，n参数代表最多分割多少次。

s.str.split('_', expand = True, n = 1)

      0     1
0     a   b_c
1     c   d_e
2  <NA>  <NA>
3     f   g_h

4.2 str.cat()方法

str.cat()方法对于不同对象的作用结果并不相同，其中的对象包括：单列、双列、多列。对于单个Series而言，就是指所有的元素进行字符合并为一个字符串。其中可选sep分隔符参数，和缺失值替代字符na_rep参数；对于两个Series合并而言，是对应索引的元素进行合并。同样也有相应参数，需要注意的是两个缺失值会被同时替换；多列拼接可以分为表的拼接和多Series拼接。

s = pd.Series(['ab', None, 'd'], dtype = 'string')
s

0      ab
1    <NA>
2       d
dtype: string

s.str.cat()

'abd'

s.str.cat(sep = ',')

'ab,d'

s.str.cat(sep = ',', na_rep = '*')

'ab,*,d'

s2 = pd.Series(['24', None, None], dtype = 'string')
s2

0      24
1    <NA>
2    <NA>
dtype: string

s.str.cat(s2)

0    ab24
1    <NA>
2    <NA>
dtype: string

s.str.cat(s2, sep = ',', na_rep = '*')

0    ab,24
1      *,*
2      d,*
dtype: string

s.str.cat(pd.DataFrame({0:['1', '3', '5'], 1:['5', 'b', None]}, \
                       dtype = 'string'), na_rep = '*')

0    ab15
1     *3b
2     d5*
dtype: string

s.str.cat([s + '0', s * 2])

0    abab0abab
1         <NA>
2        dd0dd
dtype: string

s.str.cat(s2, na_rep = '*')

0    ab24
1      **
2      d*
dtype: string

5. 替换

广义上的替换，就是指str.replace()的应用，fillna是针对缺失值的替换。提到替换，就不可避免地接触到正则表达式，这里默认读者已掌握常见正则表达式知识点。

5.1 一般用法

s = pd.Series(['A', 'B', 'C', 'Aaba', 'Baca','', np.nan, 'CABA', 'dog', 'cat'], \
              dtype = "string")
s

0       A
1       B
2       C
3    Aaba
4    Baca
5        
6    <NA>
7    CABA
8     dog
9     cat
dtype: string

s.str.replace(r'^[AB]', '***')

0       ***
1       ***
2         C
3    ***aba
4    ***aca
5          
6      <NA>
7      CABA
8       dog
9       cat
dtype: string

5.2 子组与函数替换

# 通过正整数调用子组（0返回字符本身，从1开始才是子组）
s.str.replace(r'([ABC])(\w+)', lambda x: x.group(2))

0       A
1       B
2       C
3     aba
4     aca
5        
6    <NA>
7     ABA
8     dog
9     cat
dtype: string

# 利用?P<....>表达式可以对子组命名调用
s.str.replace(r'(?P<one>[ABC])(?P<two>\w+)', lambda x: x.group('two'))

0       A
1       B
2       C
3     aba
4     aca
5        
6    <NA>
7     ABA
8     dog
9     cat
dtype: string

5.3 注意事项

要明确str.replace和replace并不是一个东西：str.replace针对的是object类型或string类型，默认是以正则表达式为操作，目前暂时不支持DataFrame上使用。replace针对的是任意类型的序列或数据框，如果要以正则表达式替换，需要设置regex=True，该方法通过字典可支持多列替换。但现在由于string类型的初步引入，用法上出现了一些问题，这些问题可能会在以后的版本中修复。

更具体具体而言：str.replace()不可输入pd.NA（当前版本不可以），可以考虑先转换为object类型最后再换回来；对于string类型Series，在使用replace函数时不能使用正则表达式替换，该bug现在还未修复；string类型序列如果存在缺失值，不能使用replace替换，而要用str.replace。

综上，除非需要赋值元素为缺失值（转为object再转回来），否则请使用str.replace()方法。