在 pandas 中，存储文本主要有两种方式
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但一般建议使用 StringDtype 类型存储文本数据。都是由于各种原因，现在字符串数据的默认存储类型还是 object 。
要存储为 string 类型，需要显式的设置 dtype 参数
或者在创建 Series 或 DataFrame 之后，使用 astype 转换类型
也可以使用 StringDtype/"string" 转换其他非字符串类型的数据
转换现有数据的类型
StringDtype 类型对象与 object 类型之间存在一些差异
两个结果的输出都是 Int64 类型。将其与 object 类型比较
当存在 NA 值时，输出为 float64 。类似地，对于返回布尔值的方法
Series 和 Index 有一套字符串处理方法，可以方便地对数组的每个元素进行操作，最重要的是，这些方法会自动忽略缺失值。
这些方法可以通过 str 属性访问，通常具有与内置字符串方法相匹配的名称
Index 上的字符串方法对于清理或转换 DataFrame 的列特别有用。
例如，您可能有带有前导或后置空格的列
因为 df.columns 是一个 Index 对象，所以我们可以使用 .str 访问器
我们可以根据需要对列名进行处理，然后重新设置列名。
例如，我们删除列名的前后空格，并将其改为小写字母，同时用 _ 替换剩余的空格
split 方法会返回一个值为 list 的 Series
可以使用 get 或 [] 访问拆分后的列表中的元素
更简单的方法是设置 expand 参数，返回一个 DataFrame
当原来的 Series 包含 StringDtype 类型的数据时，输出列也将全部为 StringDtype
当然，也可以设置切割次数
它还有个对应的 rsplit 方法，从右边起始对字符串进行拆分
replace 参数支持使用正则表达式，前两个参数是 pat (匹配模式) 和 repl (替换字符串)
如果只是想要替换字符串字面值，可以将 regex 参数设置为 False ，而不需要对每个特殊字符进行转义。此时 pat 和 repl 参数必须是字符串
此外， replace 方法还接受一个可调用的替换函数，会使用 re.sub() 方法在每个匹配的模式上调用该函数
该函数需要传入一个正则对象作为位置参数，并返回一个字符串。例如
replace 方法的 pat 参数还接受 re.compile() 编译的正则表达式对象。所有的 flags 需要在编译正则对象时设置
如果在 replace 中设置 flags 参数，则会抛出异常
有几种方法可以将一个 Series 或 Index 与自己或其他的 Series 或 Index 相连接，所有这些方法都是基于 cat() 方法
可以连接一个 Series 或 Index 的内容
如果未指定 sep 参数，则默认为空字符串
默认会跳过缺失值，也可以使用 na_rep 指定缺失值的表示方式
cat() 的第一个参数 others 可以是类似列表的对象，但是其长度需要和调用对象一致
只要两个对象中存在缺失值，对应的结果中也是缺失值，除非指定了 na_rep
others 参数也可以是二维的，但是得保证其行数必须与调用的对象一致
对于 Series 或 DataFrame 的连接，可以通过设置 join 参数指定对齐方式
通常 join 可选范围为： 'left' , 'outer' , 'inner' , 'right' 。此时，不再要求两个对象长度一致
当 others 参数是 DataFrame 时，也可以使用
可以将一些类似数组的对象（如 Series ， Index 等）放在一个类似列表的容器中，然后传递给 cat
对于没有索引的对象，其长度必须与调用 cat 的对象相同。但是 Series 和 Index 可以是任意的，除非设置了 json=None 。
如果在 others 参数上包含不同索引的对象，且设置了 join='right' ，则最后的结果将会是这些索引的并集
这是math模块的一个函数
pow() 源于英文power，返回给定数字的乘幂
所以我们执行math.pow()示例：
注意：math 模块则会把参数转换为 float。
math是非常常用的数学计算包，其中math.pow()语法如下
参数说明：
等同于写法
但注意math函数返回的是浮点数,后者可能返回整数
其他常用的数学函数有：
python2 有cmp(x,y)函数，python3移除了cmp，新增了 operator模块,提供了如下比较方法
作为比较函数
在处理数字时使用数学函数能更高效的获取计算结果。
对基础运行环境有疑问的，推荐参考: python函数深入浅出 0.基础篇
可以使用 [] 符号直接按位置进行索引，如果索引超过字符串的长度，结果将是 NaN
在 0.23 版本之前， extract 方法的参数 expand 默认为 False 。当 expand=False 时， expand 会根据正则表达式模式返回一个 Series 、 Index 或 DataFrame
当 expand=True 时，它总是返回一个 DataFrame ，这种方式更加符合用户的需求，从 0.23.0 版本开始就是默认的
extract 方法接受一个至少包含一个捕获组的正则表达式
如果是包含多个组的正则表达式将返回一个 DataFrame ，每个捕获组是一列
未匹配的行会填充 NaN ，可以从混乱的字符串序列中提取出有规则的信息。
对于命名分组
对于可选的分组
注意 ：正则表达式中的任何捕获组名称都将用作列名，否则将使用捕获组号
如果 expand=True ，则返回一个 DataFrame
如果 expand=False ，则返回一个 Series
对于索引，如果 expand=True ，且只有一个捕获组则返回一个只有一列的 DataFrame
此时，如果 expand=False 将会返回一个 Index
对于索引，正则表达式设置多个分组将返回 DataFrame
如果 expand=False 将会抛出 ValueError 异常
对于 extract 只返回第一个匹配项
与 extract 不同， extractall 方法返回每个匹配项，其结果始终是具有 MultiIndex 的 DataFrame 。
MultiIndex 的最后一级名为 match ，标示的是匹配的顺序
对于只有一个匹配的 Series
extractall(pat).xs(0, level='match') 与 extract(pat) 的结果一致
Index 也支持 .str.extractall ，它返回一个 DataFrame ，其结果与 Series.str 相同。
您可以检查字符串元素中是否包含正则匹配模式
或者字符串元素是否与模式匹配
而在 1.1.0 版本中
注意 ：
match 、 fullmatch 和 contains 之间的区别是：
这三个函数于 re 模块的 re.fullmatch 、 re.match 和 re.search 对应
像 match , fullmatch , contains , startswith 和 endswith 有一个额外的 na 参数，用于将缺失值替换为 True 或 False
您可以从字符串列中提取指标变量。例如，如果使用 '|' 分隔的字符串
字符串 Index 也支持 get_dummies ，它返回一个 MultiIndex
对于气象绘图来讲，第一步是对数据的处理，通过各类公式，或者统计方法将原始数据处理为目标数据。
按照气象统计课程的内容，我给出了一些常用到的统计方法的对应函数：
在计算气候态，区域平均时均要使用到求均值函数，对应NCL中的dim_average函数，在python中通常使用np.mean()函数
numpy.mean(a, axis, dtype)
假设a为[time,lat,lon]的数据，那么
需要特别注意的是，气象数据中常有缺测，在NCL中，使用求均值函数会自动略过，而在python中，当任意一数与缺测(np.nan)计算的结果均为np.nan，比如求[1,2,3,4，np.nan]的平均值，结果为np.nan
因此，当数据存在缺测数据时，通常使用np.nanmean()函数，用法同上，此时[1,2,3,4，np.nan]的平均值为(1+2+3+4)/4 = 2.5
同样的，求某数组最大最小值时也有np.nanmax(), np.nanmin()函数来补充np.max(), np.min()的不足。
其他很多np的计算函数也可以通过在前边加‘nan’来使用。
另外，
也可以直接将a中缺失值全部填充为0。
np.std(a, axis, dtype)
用法同np.mean()
在NCL中有直接求数据标准化的函数dim_standardize()
其实也就是一行的事，根据需要指定维度即可。
皮尔逊相关系数：
相关可以说是气象科研中最常用的方法之一了，numpy函数中的np.corrcoef(x, y)就可以实现相关计算。但是在这里我推荐scipy.stats中的函数来计算相关系数：
这个函数缺点和有点都很明显，优点是可以直接返回相关系数R及其P值，这避免了我们进一步计算置信度。而缺点则是该函数只支持两个一维数组的计算，也就是说当我们需要计算一个场和一个序列的相关时，我们需要循环来实现。
其中a[time,lat,lon]，b[time]
(NCL中为regcoef()函数)
同样推荐Scipy库中的stats.linregress(x,y)函数：
slop: 回归斜率
intercept：回归截距
r_value： 相关系数
p_value： P值
std_err： 估计标准误差
直接可以输出P值，同样省去了做置信度检验的过程，遗憾的是仍需同相关系数一样循环计算。