常用的几种矢量化字符串方法的异同点分析

1、cat和join方法异同点：

join是表示在字符串的每个字符之间添加分隔符，而cat只有当第一个参数others为None时才表示是将Series的所有元素以sep给出的分隔符串起来，

如果ohters参数是列表，则Series的每个元素会和列表中的对应元素串起来。所以，join的功能比cat要少，join可以说是cat的一个特例。

下面的例子输出的结果就一样，都是a:b:c，就是因为others参数为None

from pandas import Series,DataFrame,Panel

newarray = [['x','y'],['1','2']]

print Series(['a', 'b','c']).str.cat(sep=':')

print ':'.join(Series(['a','b','c']).str[0]) 

2、pad和ljust/rjust，center的异同点：

当pad设置side=right即相当于ljust，设置side=left即相当于rjust，

例1：下面代码执行结果是一样的

from pandas import Series,DataFrame,Panel

print Series(['a','b','c']).str.rjust(4,'o')

print Series(['a','b','c']).str.pad(4,side='left',fillchar='o')

当pad设置side=both即相当于center

例2：下面代码执行结果也是一样的

from pandas import Series,DataFrame,Panel

print Series(['a','b','c']).str.pad(4,side='both',fillchar='o')

print Series(['a','b','c']).str.center(4,'o')

所以pad可以说是ljust/rjust，center的并集。