您需要分配的结果，你的工作早在操作不就地，除了可以使用
apply或
stack并
unstack用矢量化
str.replace要做到这一点更快：
In [5]:df.apply(lambda x: x.str.replace(',','.'))Out[5]: 1-8 1-7H0 0.140711 0.140711H1 0.0999 0.0999H2 0.001 0.001H3 0.140711 0.140711H4 0.140711 0.140711H5 0.140711 0.140711H6 0 0H7 0 0H8 0.140711 0.140711H9 0.140711 0.140711H10 0.140711 0.1125688H11 0.140711 0.1125688H12 0.140711 0.1125688H13 0.140711 0.1125688H14 0.140711 0.140711H15 0.140711 0.140711H16 0.140711 0.140711H17 0.140711 0.140711H18 0.140711 0.140711H19 0.140711 0.140711H20 0.140711 0.140711H21 0.140711 0.140711H22 0.140711 0.140711H23 0.140711 0.140711In [4]: df.stack().str.replace(',','.').unstack()Out[4]: 1-8 1-7H0 0.140711 0.140711H1 0.0999 0.0999H2 0.001 0.001H3 0.140711 0.140711H4 0.140711 0.140711H5 0.140711 0.140711H6 0 0H7 0 0H8 0.140711 0.140711H9 0.140711 0.140711H10 0.140711 0.1125688H11 0.140711 0.1125688H12 0.140711 0.1125688H13 0.140711 0.1125688H14 0.140711 0.140711H15 0.140711 0.140711H16 0.140711 0.140711H17 0.140711 0.140711H18 0.140711 0.140711H19 0.140711 0.140711H20 0.140711 0.140711H21 0.140711 0.140711H22 0.140711 0.140711H23 0.140711 0.140711这里的关键是分配结果：
df = df.stack().str.replace(',','.').unstack()
