pandas .str 对对象 col 的操作在一个环境中有效，但在另一个环境中无效

Question

这是基本问题 - 数字被格式化为带有逗号而不是小数的字符串。我需要将列转换为数字数据。

vals = [
    ["1200,05", "2300,0", "45500", "1900,88"],
     ["2200,05", "4300,0", "65500", "3900,88"],
      ["100,95", "100,10", "3500", "900,9"]]
cols= ['system_sales', 'lounge_sales', 'delivery_sales', 'bar_sales']

df = pd.DataFrame(vals, columns=cols)

for col in cols:
    df[col] = df[col].str.replace(',', ".", regex=False).astype(float)


print(df)

循环工作得很好，就像我的本地脚本中的许多变体一样，但是当我将相同的 csv 上传到远程服务器并执行相同的代码时，我得到了提升 attributeError(“只能使用带有字符串值的 .str 访问器！”)

我已经检查了远程脚本，以确保在尝试转换之前没有进行其他预处理 - 这些列是对象数据类型。

有没有人遇到过类似的情况，远程环境/Python解释器可能会对数据强加一些东西？

谢谢菲

ps 我尝试了很多变体，即

df[col] = pd.to_numeric(df[col].str.replace(',', repl='.', regex=True), errors='coerce').fillna(0)
df[col] = df[col].str.replace(',', '.', regex=False).astype(float)
# this stopped the error in the loop but obviously I have satisfied the key need
 df[col] = df[col].str.replace(',', '.', regex=False)

Answer 1

我在内部发布了该问题，并收到了回复，详细说明在其环境中使用 .str 访问器是一个已知的错误/问题，需要解决方法。模组我们可以关闭这篇文章了。

谢谢@Nick 和@juanpa.arrivilillaga