Заменить запятую точкой Pandas

Учитывая следующий массив, я хочу заменить запятые точками:

array(['0,140711', '0,140711', '0,0999', '0,0999', '0,001', '0,001',
       '0,140711', '0,140711', '0,140711', '0,140711', '0,140711',
       '0,140711', 0L, 0L, 0L, 0L, '0,140711', '0,140711', '0,140711',
       '0,140711', '0,140711', '0,1125688', '0,140711', '0,1125688',
       '0,140711', '0,1125688', '0,140711', '0,1125688', '0,140711',
       '0,140711', '0,140711', '0,140711', '0,140711', '0,140711',
       '0,140711', '0,140711', '0,140711', '0,140711', '0,140711',
       '0,140711', '0,140711', '0,140711', '0,140711', '0,140711',
       '0,140711', '0,140711', '0,140711', '0,140711'], dtype=object)

Я пробовал разные способы, но я не могу понять, как это сделать. Кроме того, я импортировал его как pandas DataFrame, но не могу применить эту функцию:

df
      1-8        1-7
H0   0,140711   0,140711
H1     0,0999     0,0999
H2      0,001      0,001
H3   0,140711   0,140711
H4   0,140711   0,140711
H5   0,140711   0,140711
H6          0          0
H7          0          0
H8   0,140711   0,140711
H9   0,140711   0,140711
H10  0,140711  0,1125688
H11  0,140711  0,1125688
H12  0,140711  0,1125688
H13  0,140711  0,1125688
H14  0,140711   0,140711
H15  0,140711   0,140711
H16  0,140711   0,140711
H17  0,140711   0,140711
H18  0,140711   0,140711
H19  0,140711   0,140711
H20  0,140711   0,140711
H21  0,140711   0,140711
H22  0,140711   0,140711
H23  0,140711   0,140711 

df.applymap(lambda x: str(x.replace(',','.')))

Любые предложения, как это решить?

ОТВЕТЫ

Ответ 1

Вам нужно назначить результат своей работы, так как операция не находится на месте, кроме того, вы можете использовать apply или stack и unstack с помощью вектора str.replace чтобы сделать это быстрее:

In [5]:
df.apply(lambda x: x.str.replace(',','.'))

Out[5]:
          1-8        1-7
H0   0.140711   0.140711
H1     0.0999     0.0999
H2      0.001      0.001
H3   0.140711   0.140711
H4   0.140711   0.140711
H5   0.140711   0.140711
H6          0          0
H7          0          0
H8   0.140711   0.140711
H9   0.140711   0.140711
H10  0.140711  0.1125688
H11  0.140711  0.1125688
H12  0.140711  0.1125688
H13  0.140711  0.1125688
H14  0.140711   0.140711
H15  0.140711   0.140711
H16  0.140711   0.140711
H17  0.140711   0.140711
H18  0.140711   0.140711
H19  0.140711   0.140711
H20  0.140711   0.140711
H21  0.140711   0.140711
H22  0.140711   0.140711
H23  0.140711   0.140711

In [4]:    
df.stack().str.replace(',','.').unstack()

Out[4]:
          1-8        1-7
H0   0.140711   0.140711
H1     0.0999     0.0999
H2      0.001      0.001
H3   0.140711   0.140711
H4   0.140711   0.140711
H5   0.140711   0.140711
H6          0          0
H7          0          0
H8   0.140711   0.140711
H9   0.140711   0.140711
H10  0.140711  0.1125688
H11  0.140711  0.1125688
H12  0.140711  0.1125688
H13  0.140711  0.1125688
H14  0.140711   0.140711
H15  0.140711   0.140711
H16  0.140711   0.140711
H17  0.140711   0.140711
H18  0.140711   0.140711
H19  0.140711   0.140711
H20  0.140711   0.140711
H21  0.140711   0.140711
H22  0.140711   0.140711
H23  0.140711   0.140711

главное здесь - вернуть результат:

df = df.stack().str.replace(',','.').unstack()

Ответ 2

Если вы читаете с read_csv, вы можете указать, как он интерпретирует десятичные дроби с параметром decimal.

например

your_df = pd.read_csv('/your_path/your_file.csv',sep=';',decimal=',')

Из справочных страниц:

Тысячи: str, необязательный разделитель тысяч.

десятичный: str, default '. Символ для распознавания в качестве десятичной точки (например, использовать ', для европейских данных).