使用dataframe去掉一列中的所有逗号

### 回答1：
可以使用 pandas 库中的 `DataFrame.replace()` 方法来实现。

例如，假设你有一个名为 `df` 的 DataFrame，其中有一列名为 `'column_name'`，你想将这一列中的所有逗号替换为空字符串，你可以这样做：

import pandas as pd

df['column_name'] = df['column_name'].replace(',', '', regex=True)

这样就可以将所有逗号都替换为空字符串了。

如果你想替换的不止是逗号，而是多种字符，你可以将需要替换的字符串放在一个列表中，然后将这个列表传递给 `replace()` 方法的第一个参数，例如：

import pandas as pd

to_replace = [',', '.', ';']
df['column_name'] = df['column_name'].replace(to_replace, '', regex=True)

这样就可以将所有逗号、句号和分号都替换为空字符串了。

注意，这里使用的是正则表达式，所以需要设置 `regex=True`。

### 回答2：
使用pandas库的DataFrame可以很方便地去掉一列中的所有逗号。假设我们有一个名为df的DataFrame，其中有一列名为column1。

首先，我们可以使用str.replace()方法去掉逗号。代码如下所示：

df['column1'] = df['column1'].str.replace(',', '')

上述代码中的str.replace()方法将逗号替换为空字符串，从而去掉了所有的逗号。

如果我们想要在原DataFrame上做修改，可以直接使用inplace参数：

df['column1'].replace(',', '', regex=True, inplace=True)

上述代码中的regex参数表示执行正则表达式匹配，以便去除所有的逗号。inplace参数为True则表示在原DataFrame上进行修改。

另外，如果一列中包含数字和逗号，我们也可以使用astype()方法将其转换为数值类型，这样不仅去掉逗号，还可以对列进行数值计算。代码如下：

df['column1'] = df['column1'].str.replace(',', '').astype(float)

上述代码将逗号替换为空字符串后，使用astype(float)将列转换为浮点型。

总之，使用DataFrame的str.replace()方法可以很方便地去掉一列中的所有逗号，使数据处理更加便捷。

### 回答3：
使用DataFrame去掉一列中的所有逗号可以通过以下步骤完成：

1. 首先，导入pandas库并读取包含逗号的列的DataFrame。

   import pandas as pd
   
   df = pd.read_csv('data.csv')

2. 然后，使用DataFrame的`replace()`函数去掉逗号。

   df['列名'] = df['列名'].str.replace(',', '')

这将替换该列中的所有逗号为空字符串。

3. 最后，保存修改后的DataFrame。

   df.to_csv('new_data.csv', index=False)

这将保存修改后的DataFrame为一个新的CSV文件，其中该列中的所有逗号已经被去掉了。

以上就是使用DataFrame去掉一列中的所有逗号的步骤。通过使用pandas库中的相关函数，我们可以方便地对DataFrame进行操作，实现对数据的清洗和处理。