Dies scheint eine von Natur aus einfache Aufgabe zu sein, aber ich finde es sehr schwierig, das ' 'aus meinem gesamten Datenrahmen und geben die numerischen Werte in jeder Spalte zurück, einschließlich der Zahlen ohne' '. Der Datumsrahmen enthält Hunderte weiterer Spalten und sieht in Kürze so aus:

Time            A1      A2
2.0002546296    1499    1592
2.0006712963    1252    1459
2.0902546296    1731    2223
2.0906828704    1691    1904
2.1742245370    2364    3121
2.1764699074    2096    1942
2.7654050926    *7639*  *8196*
2.7658564815    *7088*  *7542*
2.9048958333    *8736*  *8459*
2.9053125000    *7778*  *7704*
2.9807175926    *6612*  *6593*
3.0585763889    *8520*  *9122*

Ich habe es noch nicht geschrieben, um über jede Spalte in df zu iterieren, aber soweit die erste Spalte reicht, habe ich mir dieses @ ausgedach

df['A1'].str.replace('*','').astype(float)

was ergibt

0        NaN
1        NaN
2        NaN
3        NaN
4        NaN
5        NaN
6        NaN
7        NaN
8        NaN
9        NaN
10       NaN
11       NaN
12       NaN
13       NaN
14       NaN
15       NaN
16       NaN
17       NaN
18       NaN
19    7639.0
20    7088.0
21    8736.0
22    7778.0
23    6612.0
24    8520.0

Gibt es eine sehr einfache Möglichkeit, das '*' im Datenrahmen von Pandas zu entfernen?