Python 将数据类型：对象转换为整数的列，该列的数字之间有空格

我有以下数据框，我试图删除value列中数字之间的空格，然后使用pd.to_numeric更改数据类型。值的当前数据类型是对象

    periodFrom  value
1   17.11.2020  28 621 240
2   18.11.2020  30 211 234
3   19.11.2020  33 065 243
4   20.11.2020  34 811 330

我尝试了多种不同的方法，但无法解决：

df['value'] = df['value'].str.strip()
df['value'] = df['value'].str.replace(',', '').astype(int)
df['value'] = df['value'].astype(str).astype(int)

你可以做：

df['value'].replace({' ':''}, regex=True)

或

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并添加到这两个

.astype（int）

中，一个选项是首先应用

.str.split（）

，以便按空格分割（即使其中任何一个都有一个以上的字符长度），然后连接（

'.join（）

），同时删除这些空格并转换为整数（

int（）

）

---

你和targetThanks非常接近，这最终还是奏效了。太好了，这很有帮助！不客气@hey\u arnold

df['value'].apply(lambda x: re.sub(' ', '', str(x)))

j=0
for i in df['value'].str.split():
    df['value'][j]=int(''.join(i))
    j+=1