python-3.x - Pandas.DataFrame.str.replace 函数将 float 替换为 NaN

Question

我有一个 Pandas DataFrame，假设:df = pd.DataFrame({'Column name':['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]
你知道为什么我的表达式用 NaN 替换数字以及如何避免它吗？非常感谢!

Answer 1

这些数字被视为没有 str.replace 的数值。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:

df['Column name'].astype(str).str.replace(",", "").astype(int)

#0      5
#1    600
#2    700
#Name: Column name, dtype: int64