df = df.applymap(lambda x: x if "," not in str(x) else str(x).replace(',', ''))

这段代码的作用是将 pandas DataFrame 中每个元素的逗号去掉。具体来说，它使用了 DataFrame 的 applymap() 方法，对每个元素应用了一个 lambda 函数。这个 lambda 函数首先将元素转换成字符串形式，然后检查字符串中是否包含逗号。如果不包含，就返回原字符串；如果包含，就使用 replace() 方法将逗号替换为空字符串。最终的结果是一个新的 DataFrame，其中所有元素的逗号都被去掉了。

相关问题

ytmcha = ytmcha.applymap(lambda x: 0 if x.shift(1) == 0 else x) 'float' object has no attribute 'shift'

这个代码片段看起来是在尝试使用pandas DataFrame的 `applymap` 函数进行操作，但遇到了 `'float' object has no attribute 'shift'` 错误。这是因为 `shift` 是pandas Series或DataFrame的一个属性，它用于移动元素的位置，通常用于时间序列数据分析，这里可能假设 `ytmcha` 是一个包含时间序列数据的DataFrame。

错误提示意味着你试图在一个`float`对象上使用`shift`方法，这通常是不对的，因为你不能直接在单一的浮点数上应用 shift 操作。你需要确保 `ytmcha` 中每一列的数据是可以进行 `shift` 操作的，例如日期时间类型或者整数索引。

在这个上下文中，可能的操作应该是这样的：

1. 确保 `ytmcha` 中的时间序列列是正确的类型，比如`datetime64[ns]` 或者整数索引。
2. 如果你确实想基于前一时刻的值来设置0，那么你需要先检查列是否是Series而不是单纯的数据，因为Series才有`shift`方法。可能你原本打算针对某个特定列(`ytmcha[col_name]`)进行操作，而不是整个DataFrame。

修正后的代码可能如下所示：

if isinstance(ytmcha.iloc[:, 0], pd.Series):
    ytmcha_series = ytmcha.iloc[:, 0]
    ytmcha_series = ytmcha_series.applymap(lambda x: 0 if (x.shift(1) if not pd.isna(x.shift(1)) else np.nan) == 0 else x)
else:
    print("无法直接对单个浮点数应用 shift，检查 `ytmcha` 数据列是否适合此操作。")

在这里，我们首先检查了第一列（假设它是时间序列列），然后才进行了`shift`操作并做了相应的条件判断。

fatigue_df = fatigue_df.applymap(lambda x: np.nan if isinstance(x, str) else x) 解析这段代码

这段代码使用了 `applymap()` 方法和 `lambda` 表达式，用来将 DataFrame 中的字符串转换成空值 `NaN`。

具体来说，`applymap()` 方法可以对 DataFrame 中的每个元素应用一个函数，然后返回一个新的 DataFrame。而 `lambda` 表达式则是一种匿名函数，可以在一行代码中定义函数并进行调用。

因此，这段代码的作用是，对 `fatigue_df` 中的每个元素进行判断，如果该元素是字符串，则将其转换成空值 `NaN`，否则保留原来的值。具体实现方式是使用了 `isinstance()` 函数判断该元素是否为字符串，如果是则返回 `np.nan`，否则返回该元素本身。

这段代码等价于下面这段使用 `apply()` 方法和 `lambda` 表达式的代码：

fatigue_df = fatigue_df.apply(lambda x: x.apply(lambda y: np.nan if isinstance(y, str) else y))

需要注意的是，这段代码中使用了 `numpy` 库中的 `np.nan`，因此需要先导入该库。