python-3.x – Pandas.DataFrame.str.replace函数将浮点数替换为NaN

概述我有一个Pandas DataFrame,假设： df = pd.DataFrame({‘列名’：[‘0,5’,600,700]}) 我需要删除,.代码是： df_mod = df.stack().str.replace(‘,’,”).unstack() 结果我得到：[05,NaN,NaN] 你有什么想法为什么我的表达式用NaN替换数字以及如何避免它？非常感谢！ 这些数字被视为数值,没有str.r 我有一个Pandas DataFrame,假设：
df = pd.DataFrame({‘列名’：[‘0,5’,600,700]})

我需要删除,.代码是：
df_mod = df.stack().str.replace(‘,’,”).unstack()

结果我得到：[05,NaN,NaN]

你有什么想法为什么我的表达式用NaN替换数字以及如何避免它？非常感谢！

解决方法 这些数字被视为数值,没有str.replace方法,您可以将列转换为字符串,删除逗号,然后将数据类型转换回来：

df['Column name'].astype(str).str.replace(",","").astype(int)#0      5#1    600#2    700#name: Column name,dtype: int64

总结

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