我有一个4000*4000的dataframe，我需要所有栏位值都是float型，但是这个dataframe里面随机有很多非浮点数的脏数据，我怎么样做才能高效的将所有非浮点数转换为0

你可以通过 Pandas 库提供的 DataFrame 的 applymap() 方法，对 dataframe 中的所有元素进行批量操作。可以自定义一个函数，用来判断元素是否是浮点数，如果是则返回该元素，否则返回 0。然后将这个函数作为 applymap() 方法的参数即可。

下面是一个示例代码：

import pandas as pd

# 定义一个函数，用来判断元素是否是浮点数，如果是则返回该元素，否则返回 0
def check_float(x):
    try:
        float(x)
        return x
    except ValueError:
        return 0

# 生成一个示例 dataframe
df = pd.DataFrame({'col1': [1, 2, 'a', 4],
                   'col2': [5, 'b', 7, 8],
                   'col3': ['c', 10, 11, 'd'],
                   'col4': [12, 'e', 'f', 15]})

# 使用 applymap() 方法批量处理 dataframe 中的所有元素
df = df.applymap(lambda x: check_float(x))

print(df)

输出结果为：

   col1  col2  col3  col4
0     1     5     0    12
1     2     0    10     0
2     0     7    11     0
3     4     8     0    15

可以看到，所有非浮点数的元素都被转换成了 0。