Pandas是Python中一个极为强大的数据分析库，支持处理、分析和处理多种数据格式。其中，字符串和时间的转换与格式化是Pandas中非常重要和常用的功能。下面是这个功能实现的完整攻略。
字符串的转换和格式化
在Pandas中，字符串的转换和格式化需要使用str函数对象，其内置了多种字符串处理方法。示例代码如下：
import pandas as pd
# 字符串转换
s = pd.Series(['Jack', 'Tom', 'Lily'])
print(s.str.upper()) # 将所有字符串转换成大写字母
# 字符串格式化
s = pd.Series(['apple', 'banana', 'orange'])
print(s.str.format('I like {}s')) # 输出："I like apples", "I like bananas", "I like oranges"
在上述示例中，我们首先创建了一个包含多个字符串的Series对象，然后使用str函数对象的upper方法将所有字符串转换成大写字母；接着，我们使用format方法将每个字符串格式化成”I like (fruit)s”的形式输出。
时间的转换和格式化
在Pandas中，时间的转换和格式化需要使用datetime函数对象，其内置了多种时间处理方法。示例代码如下：
import pandas as pd
# 时间转换
s = pd.Series(['2022-01-01', '2022-02-01', '2022-03-01'])
s = pd.to_datetime(s) # 将字符串转换成时间格式
print(s.dt.month) # 输出：1, 2, 3
# 时间格式化
s = pd.Series(['2022-01-01 12:00:00', '2022-02-01 13:00:00', '2022-03-01 14:00:00'])
s = pd.to_datetime(s) # 将字符串转换成时间格式
print(s.dt.strftime('%Y-%m-%d %H:%M:%S')) # 输出："2022-01-01 12:00:00", "2022-02-01 13:00:00", "2022-03-01 14:00:00"
在上述示例中，我们首先创建了一个包含多个字符串的Series对象，然后使用to_datetime方法将每个字符串转换成时间格式，并使用dt函数对象的month方法获取每个时间的月份；接着，我们再使用strftime方法对时间格式进行格式化输出。
综上所述，这就是Pandas中字符串和时间转换与格式化的实现攻略，可以帮助用户在数据分析和处理中更好地利用Pandas。