Julia中如何去除DataFrame读取的CSV数值列中的千位分隔逗号

• 第一次执行无效果：你没有使用Julia的广播运算符.，replace(df2.Volume, "," => "")只会匹配整列中完全等于","的元素做替换，不会遍历每个元素删除其内部的逗号，因此列无变化。
• 第二次报错：你把df2.Volume用引号包裹变成了字面量字符串"df2.Volume"，相当于对这个固定字符串做解析，自然会因为首字符'd'不是有效数字抛出错误。

场景1：数据已经读入DataFrame #

直接对整列做广播操作，逐元素删除逗号后转换为整型即可：

df2.Volume = parse.(Int, replace.(df2.Volume, "," => ""))

如果担心列中存在异常格式的值，可以改用tryparse避免程序直接中断，异常值会被转换为missing：

df2.Volume = tryparse.(Int, replace.(df2.Volume, "," => ""))

场景2：还未读取CSV文件 #

更高效的方式是读取时直接处理千位分隔符，使用CSV.jl的thousands关键字参数即可自动识别带逗号的数值，不需要事后处理：

using CSV, DataFrames
df2 = CSV.read("你的文件路径.csv", DataFrame, thousands=',')

这个方法会自动把所有带逗号千位分隔符的列识别为数值类型，无需额外操作。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者Jeremy S