在Python的pandas库中，.str 是 pandas Series 对象的一个访问器，它允许我们对字符串类型的 Series 进行各种操作。如果你在非字符串类型的 Series 上使用 .str 访问器，就会出现 AttributeError: Can only use .str accessor with string values 错误。
让我们通过一个例子来理解这个问题。假设我们有一个包含数字的 Series，我们尝试使用 .str 访问器来处理它：

import pandas as pd
# 创建一个包含数字的Series
series = pd.Series([1, 2, 3, 4, 5])
# 尝试使用.str访问器
series.str

在上面的代码中，我们尝试使用 .str 访问器来处理一个包含数字的 Series，这会导致 AttributeError: Can only use .str accessor with string values 错误，因为我们的 Series 包含的是数字，而不是字符串。
解决这个问题的方法是确保我们只在字符串类型的 Series 上使用 .str 访问器。如果我们的 Series 包含的是数字或其他非字符串类型的数据，我们需要先将其转换为字符串类型。我们可以使用 pandas 的 astype() 方法来做到这一点：

# 将数字转换为字符串类型
series = series.astype(str)
# 现在可以使用.str访问器了
series.str

这样，我们就可以在包含数字的 Series 上使用 .str 访问器了。
另外，值得注意的是，如果我们的 Series 中包含的是复杂的对象（如列表、字典等），即使它们被转换为字符串类型，我们也可能无法使用 .str 访问器。在这种情况下，我们需要先将这些复杂的对象处理成字符串，然后再使用 .str 访问器。例如，我们可以使用 pandas 的 apply() 方法来处理复杂的对象：
```python

处理包含复杂对象的Series

def complex_object_to_string(item):

将复杂对象转换为字符串

return str(item)
series = pd.Series([1, [2, 3], {‘a’: ‘b’}])
series = series.apply(complex_object_to_string)

现在可以使用.str访问器了

series.str