Python 如何一次从pandas中的所有列中删除逗号

我有一个数据框，所有的列都应该是数字。在阅读时，其中一些是用逗号阅读的。我知道一根柱子可以用

df['x']=df['x'].str.replace(',','')

但是，这仅适用于系列对象，而不适用于整个数据帧。是否有一种优雅的方法将其应用于整个数据帧，因为数据帧中的每个条目都应该是一个数字

注意：为了确保我可以替换str.replace，我首先使用

df.astype('str')

---

所以我明白了，一旦删除逗号，我将不得不将它们全部转换为数字

数值列没有

，

，因此无需转换为字符串，仅与

regex=True

一起使用以替换子字符串：

df = df.replace(',','', regex=True)

或：

最后将字符串列转换为数字，谢谢@anki_91：

c = df.select_dtypes(object).columns
df[c] = df[c].apply(pd.to_numeric,errors='coerce')

---

好吧，你可以简单地做到：

df = df.apply(lambda x: x.str.replace(',', ''))

---

希望有帮助

如果您只想操作一列：

df.column_name = df.column_name.apply(lambda x : x.replace(',',''))

---

此处是否需要

regex=True

？我想我遗漏了一些东西，明白了：

to_replace:[…]，str:string**正好**匹配到_replace的内容将被替换为value

谢谢@Jezrael。这很有效。我自己永远也搞不清楚最后一个将字符串、列转换为数字的部分！当我尝试用同样的方法替换点时，这一行用空值替换所有单元格，并得到一个空数据框。df.replace（'.'，''，regex=True，inplace=True）。为什么“.”与每个条目都匹配？@SuperUser-您可以在展示了一种只操作一列的方法之后，检查OP是否明确询问了如何操作整个数据帧。所以这没有帮助。

df.column_name = df.column_name.apply(lambda x : x.replace(',',''))