如何将DataFrame中数字里的逗号替换为小数点？

你的问题出在pd.to_numeric默认将逗号视为千位分隔符而非小数点，导致带逗号的数值无法被识别，最终转为NaN。可以通过以下两种方式解决：

方式1：先替换逗号为小数点，再转数值 #

先对目标列的所有字符串执行逗号替换操作，再转换为数值类型：

# 指定需要处理的列
target_cols = ['NB', 'Ppt Resale ', '5 yrs', '10 yrs', '15 yrs', '20 yrs']

# 替换逗号为小数点，再转换数值
df_useful[target_cols] = df_useful[target_cols].replace(',', '.', regex=True).apply(pd.to_numeric)

regex=True参数确保所有位置的逗号都会被替换，避免遗漏。

方式2：直接指定小数分隔符（更简洁） #

pd.to_numeric提供了decimal参数，可直接指定逗号作为小数点分隔符，无需提前替换：

target_cols = ['NB', 'Ppt Resale ', '5 yrs', '10 yrs', '15 yrs', '20 yrs']
df_useful[target_cols] = df_useful[target_cols].apply(pd.to_numeric, errors='coerce', decimal=',')

这个方法让pandas直接识别逗号为小数点，转换过程一步完成。

验证转换结果 #

执行后可以通过df_useful.dtypes查看列类型，确认已转为数值类型（float64或int64），同时所有带逗号的数值都会正确转换为对应的小数，不会出现NaN。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者neutralname