那怎么通过python对dataframe一列数据进行逗号是否存在判别，并把存在逗号的值转成double类型

你可以使用pandas的DataFrame对象的apply()方法，传入一个lambda函数，对每个单元格进行处理。在lambda函数中，可以使用Python的字符串方法find()函数，判断字符串中是否包含逗号。如果包含逗号，则使用Python的float()函数将字符串转换为浮点数，否则不进行处理。下面是一个示例代码：

import pandas as pd

# 创建一个DataFrame对象
df = pd.DataFrame({'A': ['1,000', '2,000', '3000', '4000']})

# 定义一个lambda函数，判断字符串中是否包含逗号
def process_cell(cell):
    if cell.find(',') != -1:
        return float(cell.replace(',', ''))
    else:
        return cell

# 对A列中的数据进行处理
df['A'] = df['A'].apply(lambda x: process_cell(x))

print(df)

在上面的示例中，我们首先创建了一个DataFrame对象，然后定义了一个lambda函数process_cell()，对每个单元格进行处理。在lambda函数中，使用find()方法判断字符串中是否包含逗号，如果包含，则使用replace()方法将逗号替换为空格，并使用float()函数将字符串转换为浮点数，否则直接返回原字符串。最后，使用apply()方法将lambda函数应用到A列中的每个单元格上，得到处理后的DataFrame对象。