如何以一种更简单的方式将此条件应用于数据框的每个单元格（检查是否有字符串，如果找到，则替换为0）？
for col in data.columns:
for day in data.index:
if (type(data_input_df.loc[day, col]) == 'str'):
data_input_df[col][day] = 0
数据数据帧为：
Log 1233.de ... asdad.w.1 fff.op
Tagname ...
01/06/2008 00:00 ON 343.04 ... 73.75 79.03
02/06/2008 00:00 ON 332.31 ... 73.71 79.21
03/06/2008 00:00 ON 339.25 ... 75.77 80.11
04/06/2008 00:00 ON 353.25 ... 76.47 79.75
05/06/2008 00:00 ON 353.44 ... 77.35 82.48
上载为：
dat = pd.read_csv('data.csv', header = 0, index_col = "Tagname")
data = pd.DataFrame(data)
首先选择所有由对象填充的列，这是因为来自read_csv的数据都是对象strings，创建字典并0在其中设置DataFrame.assign：
d = dict.fromkeys(df.select_dtypes(object).columns, 0)
df = df.assign(**d)
print (df)
Log 1233.de asdad.w.1 fff.op
Tagname
01/06/2008 00:00 0 343.04 73.75 79.03
02/06/2008 00:00 0 332.31 73.71 79.21
03/06/2008 00:00 0 339.25 75.77 80.11
04/06/2008 00:00 0 353.25 76.47 79.75
05/06/2008 00:00 0 353.44 77.35 82.48
如果所有列的dtypes都是对象，因为后来的行中出现了一些字符串，该怎么办？
然后，如果没有缺失值，则to_numeric用于将所有列转换为数字，errors='coerce'如果没有数字，则用于缺失值，最后仅将所有缺失值替换为0：
df = df.apply(pd.to_numeric, errors='coerce').fillna(0)
如果可能缺少值并且不必更改它们，则将无法使用fillna（因为已替换所有NaN），因此将其DataFrame.mask与链式测试原始数据一起使用新值：
df = df.apply(pd.to_numeric, errors='coerce').mask(lambda x: x.isna() & df.notna(), 0)
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