我有以下大型DataFrame，其中我的几列（例如Open，Low，High等）都有逗号。
Trade Date RIC RIC Root ISIN Expiration Date \
0 2009-10-16 MFMIF0 MFMI NaN 2010-01-15
1 2009-10-19 MFMIF0 MFMI NaN 2010-01-15
2 2009-10-20 MFMIF0 MFMI NaN 2010-01-15
3 2009-10-21 MFMIF0 MFMI NaN 2010-01-15
4 2009-10-22 MFMIF0 MFMI NaN 2010-01-15
5 2009-10-23 MFMIF0 MFMI NaN 2010-01-15
6 2009-10-26 MFMIF0 MFMI NaN 2010-01-15
7 2009-10-27 MFMIF0 MFMI NaN 2010-01-15
8 2009-10-28 MFMIF0 MFMI NaN 2010-01-15
9 2009-10-29 MFMIF0 MFMI NaN 2010-01-15
10 2009-10-30 MFMIF0 MFMI NaN 2010-01-15
11 2009-11-02 MFMIF0 MFMI NaN 2010-01-15
12 2009-11-03 MFMIF0 MFMI NaN 2010-01-15
13 2009-11-04 MFMIF0 MFMI NaN 2010-01-15
14 2009-11-05 MFMIF0 MFMI NaN 2010-01-15
15 2009-11-06 MFMIF0 MFMI NaN 2010-01-15
16 2009-11-09 MFMIF0 MFMI NaN 2010-01-15
17 2009-11-10 MFMIF0 MFMI NaN 2010-01-15
18 2009-11-11 MFMIF0 MFMI NaN 2010-01-15
19 2009-11-12 MFMIF0 MFMI NaN 2010-01-15
20 2009-11-13 MFMIF0 MFMI NaN 2010-01-15
21 2009-11-16 MFMIF0 MFMI NaN 2010-01-15
22 2009-11-17 MFMIF0 MFMI NaN 2010-01-15
23 2009-11-18 MFMIF0 MFMI NaN 2010-01-15
24 2009-11-19 MFMIF0 MFMI NaN 2010-01-15
25 2009-11-20 MFMIF0 MFMI NaN 2010-01-15
26 2009-11-23 MFMIF0 MFMI NaN 2010-01-15
27 2009-11-24 MFMIF0 MFMI NaN 2010-01-15
28 2009-11-25 MFMIF0 MFMI NaN 2010-01-15
29 2009-11-26 MFMIF0 MFMI NaN 2010-01-15
... ... ... ... ...
3988087 2016-02-11 BJ6 B NaN 2016-02-26
3988088 2016-02-12 BJ6 B NaN 2016-02-26
3988089 2016-02-16 BJ6 B NaN 2016-02-26
3988090 2016-02-17 BJ6 B NaN 2016-02-26
3988091 2016-02-18 BJ6 B NaN 2016-02-26
3988092 2016-02-19 BJ6 B NaN 2016-02-26
3988093 2016-02-22 BJ6 B NaN 2016-02-26
3988094 2016-02-23 BJ6 B NaN 2016-02-26
3988095 2016-02-24 BJ6 B NaN 2016-02-26
3988096 2016-02-25 BJ6 B NaN 2016-02-26
3988097 2016-02-26 BJ6 B NaN 2016-02-26
3988098 2006-02-16 BJ6 B NaN 2006-03-15
3988099 2006-02-17 BJ6 B NaN 2006-03-15
3988100 2006-02-21 BJ6 B NaN 2006-03-15
3988101 2006-02-22 BJ6 B NaN 2006-03-15
3988102 2006-02-23 BJ6 B NaN 2006-03-15
3988103 2006-02-24 BJ6 B NaN 2006-03-15
3988104 2006-02-27 BJ6 B NaN 2006-03-15
3988105 2006-02-28 BJ6 B NaN 2006-03-15
3988106 2006-03-01 BJ6 B NaN 2006-03-15
3988107 2006-03-02 BJ6 B NaN 2006-03-15
3988108 2006-03-03 BJ6 B NaN 2006-03-15
3988109 2006-03-06 BJ6 B NaN 2006-03-15
3988110 2006-03-07 BJ6 B NaN 2006-03-15
3988111 2006-03-08 BJ6 B NaN 2006-03-15
3988112 2006-03-09 BJ6 B NaN 2006-03-15
3988113 2006-03-10 BJ6 B NaN 2006-03-15
3988114 2006-03-13 BJ6 B NaN 2006-03-15
3988115 2006-03-14 BJ6 B NaN 2006-03-15
3988116 2006-03-15 BJ6 B NaN 2006-03-15
Exchange Description CUSIP Open Low High \
0 MEFF Renta Variable NaN NaN NaN NaN
1 MEFF Renta Variable NaN NaN NaN NaN
2 MEFF Renta Variable NaN NaN NaN NaN
3 MEFF Renta Variable NaN NaN NaN NaN
4 MEFF Renta Variable NaN NaN NaN NaN
5 MEFF Renta Variable NaN NaN NaN NaN
6 MEFF Renta Variable NaN NaN NaN NaN
7 MEFF Renta Variable NaN NaN NaN NaN
8 MEFF Renta Variable NaN NaN NaN NaN
9 MEFF Renta Variable NaN NaN NaN NaN
10 MEFF Renta Variable NaN NaN NaN NaN
11 MEFF Renta Variable NaN 11,355 11,330 11,355
12 MEFF Renta Variable NaN 11,100 11,100 11,100
13 MEFF Renta Variable NaN 11,180 11,180 11,255
14 MEFF Renta Variable NaN 11,150 11,150 11,150
15 MEFF Renta Variable NaN NaN NaN NaN
16 MEFF Renta Variable NaN NaN NaN NaN
17 MEFF Renta Variable NaN NaN NaN NaN
18 MEFF Renta Variable NaN 11,720 11,720 11,720
19 MEFF Renta Variable NaN NaN NaN NaN
20 MEFF Renta Variable NaN NaN NaN NaN
21 MEFF Renta Variable NaN NaN NaN NaN
22 MEFF Renta Variable NaN NaN NaN NaN
23 MEFF Renta Variable NaN NaN NaN NaN
24 MEFF Renta Variable NaN 11,900 11,900 11,900
25 MEFF Renta Variable NaN 11,810 11,650 11,845
26 MEFF Renta Variable NaN 11,820 11,820 11,895
27 MEFF Renta Variable NaN 11,745 11,740 11,890
28 MEFF Renta Variable NaN 11,930 11,845 11,945
29 MEFF Renta Variable NaN 11,780 11,580 11,790
... ... ... ... ...
3988087 New York Mercantile Exchange (NYMEX) NaN NaN NaN NaN
3988088 New York Mercantile Exchange (NYMEX) NaN NaN NaN NaN
3988089 New York Mercantile Exchange (NYMEX) NaN NaN NaN NaN
3988090 New York Mercantile Exchange (NYMEX) NaN NaN NaN NaN
3988091 New York Mercantile Exchange (NYMEX) NaN NaN NaN NaN
3988092 New York Mercantile Exchange (NYMEX) NaN NaN NaN NaN
3988093 New York Mercantile Exchange (NYMEX) NaN NaN NaN NaN
3988094 New York Mercantile Exchange (NYMEX) NaN NaN NaN NaN
3988095 New York Mercantile Exchange (NYMEX) NaN NaN NaN NaN
3988096 New York Mercantile Exchange (NYMEX) NaN NaN NaN NaN
3988097 New York Mercantile Exchange (NYMEX) NaN NaN NaN NaN
3988098 New York Mercantile Exchange (NYMEX) NaN NaN NaN NaN
3988099 New York Mercantile Exchange (NYMEX) NaN NaN NaN NaN
3988100 New York Mercantile Exchange (NYMEX) NaN NaN NaN NaN
3988101 New York Mercantile Exchange (NYMEX) NaN NaN NaN NaN
3988102 New York Mercantile Exchange (NYMEX) NaN NaN NaN NaN
3988103 New York Mercantile Exchange (NYMEX) NaN NaN NaN NaN
3988104 New York Mercantile Exchange (NYMEX) NaN NaN NaN NaN
3988105 New York Mercantile Exchange (NYMEX) NaN NaN NaN NaN
3988106 New York Mercantile Exchange (NYMEX) NaN NaN NaN NaN
3988107 New York Mercantile Exchange (NYMEX) NaN NaN NaN NaN
3988108 New York Mercantile Exchange (NYMEX) NaN NaN NaN NaN
3988109 New York Mercantile Exchange (NYMEX) NaN NaN NaN NaN
3988110 New York Mercantile Exchange (NYMEX) NaN NaN NaN NaN
3988111 New York Mercantile Exchange (NYMEX) NaN NaN NaN NaN
3988112 New York Mercantile Exchange (NYMEX) NaN NaN NaN NaN
3988113 New York Mercantile Exchange (NYMEX) NaN NaN NaN NaN
3988114 New York Mercantile Exchange (NYMEX) NaN NaN NaN NaN
3988115 New York Mercantile Exchange (NYMEX) NaN NaN NaN NaN
3988116 New York Mercantile Exchange (NYMEX) NaN NaN NaN NaN
Last Settlement Price Ask Bid Volume Open Interest \
0 NaN NaN NaN NaN NaN NaN
1 NaN 11,735 NaN NaN NaN NaN
2 NaN 11,647 11,755 11545.0 NaN NaN
3 NaN 11,741 NaN 11455.0 NaN NaN
4 NaN 11,696 11,775 NaN NaN NaN
5 NaN 11,595 11,800 NaN NaN NaN
6 NaN 11,483 11,735 11400.0 NaN NaN
7 NaN 11,503 NaN NaN NaN NaN
8 NaN 11,289 NaN NaN NaN NaN
9 NaN 11,542 NaN NaN NaN NaN
10 NaN 11,273 NaN NaN NaN NaN
11 11,330 11,333 NaN NaN 2.0 NaN
12 11,100 11,108 11,125 NaN 1.0 1
13 11,255 11,246 NaN 11220.0 2.0 1
14 11,150 11,415 NaN NaN 1.0 1
15 NaN 11,448 NaN NaN NaN 1
16 NaN 11,674 NaN NaN NaN 1
17 NaN 11,676 12,000 NaN NaN 1
18 11,720 11,733 NaN NaN 1.0 2
19 NaN 11,767 NaN 11600.0 NaN 2
20 NaN 11,816 NaN NaN NaN 2
21 NaN 11,928 NaN 11380.0 NaN 2
22 NaN 11,890 11,990 NaN NaN 2
23 NaN 11,965 12,180 NaN NaN 2
24 11,900 11,780 12,100 11710.0 1.0 2
25 11,650 11,655 11,690 11330.0 11.0 9
26 11,895 11,870 11,880 11840.0 19.0 15
27 11,860 11,842 11,865 11835.0 24.0 26
28 11,880 11,890 11,930 11860.0 33.0 28
29 11,600 11,591 11,635 11590.0 33.0 50
... ... ... ... ... ...
3988087 NaN 30.06 NaN NaN NaN 177
3988088 NaN 33.36 NaN NaN NaN 177
3988089 NaN 32.18 NaN NaN NaN 177
3988090 NaN 34.5 NaN NaN NaN 177
3988091 NaN 34.28 NaN NaN NaN 177
3988092 NaN 33.01 NaN NaN NaN 177
3988093 NaN 34.69 NaN NaN NaN 177
3988094 NaN 33.27 NaN NaN NaN 177
3988095 NaN 34.41 NaN NaN NaN 177
3988096 NaN 35.29 NaN NaN NaN 177
3988097 NaN 35.1 NaN NaN 100.0 82
3988098 NaN NaN NaN NaN NaN NaN
3988099 NaN NaN NaN NaN NaN NaN
3988100 NaN NaN NaN NaN NaN NaN
3988101 NaN NaN NaN NaN NaN NaN
3988102 NaN NaN NaN NaN NaN NaN
3988103 NaN NaN NaN NaN NaN NaN
3988104 NaN NaN NaN NaN NaN NaN
3988105 NaN NaN NaN NaN NaN NaN
3988106 NaN NaN NaN NaN NaN NaN
3988107 NaN NaN NaN NaN NaN NaN
3988108 NaN NaN NaN NaN NaN NaN
3988109 NaN NaN NaN NaN NaN NaN
3988110 NaN NaN NaN NaN NaN NaN
3988111 NaN NaN NaN NaN NaN NaN
3988112 NaN NaN NaN NaN NaN NaN
3988113 NaN NaN NaN NaN NaN NaN
3988114 NaN NaN NaN NaN NaN NaN
3988115 NaN NaN NaN NaN NaN NaN
3988116 NaN NaN NaN NaN NaN NaN
Block Volume Total Volume 2 Security Description \
0 NaN NaN IBEX35 MI JAN0
1 NaN NaN IBEX35 MI JAN0
2 NaN NaN IBEX35 MI JAN0
3 NaN NaN IBEX35 MI JAN0
4 NaN NaN IBEX35 MI JAN0
5 NaN NaN IBEX35 MI JAN0
6 NaN NaN IBEX35 MI JAN0
7 NaN NaN IBEX35 MI JAN0
8 NaN NaN IBEX35 MI JAN0
9 NaN NaN IBEX35 MI JAN0
10 NaN NaN IBEX35 MI JAN0
11 NaN NaN IBEX35 MI JAN0
12 NaN NaN IBEX35 MI JAN0
13 NaN NaN IBEX35 MI JAN0
14 NaN NaN IBEX35 MI JAN0
15 NaN NaN IBEX35 MI JAN0
16 NaN NaN IBEX35 MI JAN0
17 NaN NaN IBEX35 MI JAN0
18 NaN NaN IBEX35 MI JAN0
19 NaN NaN IBEX35 MI JAN0
20 NaN NaN IBEX35 MI JAN0
21 NaN NaN IBEX35 MI JAN0
22 NaN NaN IBEX35 MI JAN0
23 NaN NaN IBEX35 MI JAN0
24 NaN NaN IBEX35 MI JAN0
25 NaN NaN IBEX35 MI JAN0
26 NaN NaN IBEX35 MI JAN0
27 NaN NaN IBEX35 MI JAN0
28 NaN NaN IBEX35 MI JAN0
29 NaN NaN IBEX35 MI JAN0
... ... ...
3988087 NaN NaN BRENT FIN APR6
3988088 NaN NaN BRENT FIN APR6
3988089 NaN NaN BRENT FIN APR6
3988090 NaN NaN BRENT FIN APR6
3988091 NaN NaN BRENT FIN APR6
3988092 NaN NaN BRENT FIN APR6
3988093 NaN NaN BRENT FIN APR6
3988094 NaN NaN BRENT FIN APR6
3988095 NaN NaN BRENT FIN APR6
3988096 NaN NaN BRENT FIN APR6
3988097 100.0 NaN BRENT FIN APR6
3988098 NaN NaN BRENT FIN APR6
3988099 NaN NaN BRENT FIN APR6
3988100 NaN NaN BRENT FIN APR6
3988101 NaN NaN BRENT FIN APR6
3988102 NaN NaN BRENT FIN APR6
3988103 NaN NaN BRENT FIN APR6
3988104 NaN NaN BRENT FIN APR6
3988105 NaN NaN BRENT FIN APR6
3988106 NaN NaN BRENT FIN APR6
3988107 NaN NaN BRENT FIN APR6
3988108 NaN NaN BRENT FIN APR6
3988109 NaN NaN BRENT FIN APR6
3988110 NaN NaN BRENT FIN APR6
3988111 NaN NaN BRENT FIN APR6
3988112 NaN NaN BRENT FIN APR6
3988113 NaN NaN BRENT FIN APR6
3988114 NaN NaN BRENT FIN APR6
3988115 NaN NaN BRENT FIN APR6
3988116 NaN NaN BRENT FIN APR6
我尝试使用以下代码从浮点值中删除逗号：
df.columns = [col.replace(',', '') for col in df.columns]
我尝试过的所有其他方法似乎也不起作用，无论它们是否没有错误地运行。任何帮助将不胜感激。
答案 0 :(得分：1)
运行此命令：pd.options.display.float_format = '{:.1f}'.format
答案 1 :(得分：1)
看看df.columns是什么。这是列的名称。不是列中的数据。
一种选择是使用map
df["Open"].map(lambda x: float(x.replace(",", ""))
但是有很多原因使它变慢并且不够理想。您可以通过最佳使用read_csv来加快速度。这样的事情应该适合您：
date_columns = ["Trade Date", "Expiration Date"]
float_columns = ["Open", "High", "Low", "Close", "Last", "Settlement Price",
"Bid", "Ask", "Volume", "Open Interest"]
data_types = {column: float for column in float_columns}
df = pd.read_csv(file_path,
parse_dates=date_columns,
dtype=data_types,
engine="c",
low_memory=False,
thousands=",")
熟悉read_csv选项非常有用：https://pandas.pydata.org/pandas-docs/stable/generated/pandas.read_csv.html