为什么两个相似的函数在Python中以不同的方式工作？

我需要用“：”符号分隔字符串，然后选择此分隔字符串的左侧。 这些函数运行良好，我得到了正确的输出

df['title'].apply(lambda x: x.split(':')[0])
df['title'].str.split(':').str[0]

为什么这段代码会出现错误

df['title'].split(':')[0]
AttributeError: 'Series' object has no attribute 'split'

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您正在尝试拆分数据框的整个标题列（即错误消息中提到的系列）。您要做的是对数据帧的每一行应用一个函数，您可以通过在数据帧上调用apply来实现，就像您在第一个代码块中所做的那样。

当您使用df[“column”]时，您会得到一个值，并且split（）属性不适用于该类型的对象。使用时，您实际上是在访问该系列的值，python将它们标识为字符串，因此您可以在这些对象上预执行字符串函数。

您能澄清您的问题吗？它给出了一个错误，因为

系列

对象没有属性

拆分

。你凭什么认为它们是这样的？它们没有那么相似。第一种方法对序列中的每个值应用

split

；第二个尝试拆分系列本身。这与

1+some_list

和

[x+1代表some_list中的x]

之间的区别是一样的。我不明白你想要什么。你是在要求我们解决你自己已经解决的问题吗？