本文介绍使用 np.vectorize 配合自定义字符串处理函数，对二维 numpy 字符串数组进行高效、统一的文本清洗——包括移除所有空格、将千位分隔符或小数分隔符的英文逗号（,）替换为标准小数点（.）。
在金融、财经数据处理中，原始字符串常含空格（如 '88 860 000'）和非标准小数符号（如 '0,891'），直接转为数值类型会失败。NumPy 提供了向量化操作能力，但其原生函数（如 np.char.replace）不支持链式多步替换，而 np.vectorize 可将任意 Python 函数广播到整个数组，是简洁可靠的解决方案。
✅ 推荐实现方式
定义轻量清洗函数，并通过 np.vectorize 应用于整个数组：
import numpy as np
def process_text(text):
return text.replace(' ', '').replace(',', '.')
# 假设 data 是您提供的 dtype='该函数先清除所有空格（'88 860 000' → '88860000'），再将所有逗号替换为小数点（'0,891' → '0.891'）。np.vectorize 自动处理嵌套结构，无需循环或 apply_along_axis，代码简洁且性能良好（底层仍为 Python 循环，但接口优雅、可读性强）。
⚠️ 注意事项
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dtype 兼容性：确保输入数组为字符串类型（如 '
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不可逆性：此操作会永久丢失原始格式信息（如千位分隔逻辑），建议在清洗前备份原始数据；
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数值后续处理：清洗后若需参与计算，应进一步转换为数值类型，例如：
numeric_col = processed_data[:, 2].astype(float) # 将第3列转为浮点数
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替代方案对比：
- np.char.replace 仅支持单次替换，需嵌套调用（如 np.char.replace(np.char.replace(data, ' ', ''), ',', '.')），可读性差；
- pandas.DataFrame 更适合复杂清洗，但若已使用 NumPy 且无额外依赖需求，vectorize 是最轻量选择。
✅ 示例效果（首行）
原始：
['ALIOR', 'PLALIOR00045', '88 860 000', '1 386 216 000', '0,891', '2,16', '14']
清洗后：
['ALIOR', 'PLALIOR00045', '88860000', '1386216000', '0.891', '2.16', '14']
整个过程零报错、零遗漏，适用于任意形状的字符串数组，是 NumPy 生态中处理结构化文本清洗的实用范式。
