Вы можете использовать apply , чтобы применить вашу функцию к каждому элементу в вашем столбце.
Не уверен, что это будет быстрее, поскольку у меня есть только небольшой набор данных, но определенно меньше кода:
import pandas as pd
columns = ['LATI', 'LONGI', 'AREA', 'CO2']
data = [['-0.5548999786D+01', '0.3167600060D+02', '0.1000000000D+07', '0.1375607300D+08'],
['-0.1823500061D+02', '0.3668500137D+02', '0.1000000000D+07', '0.6878036500D+07'],
['-0.6650000215D+00', '0.2960499954D+02', '0.7500000000D+06', '0.5086381000D+07'],
['-0.9671999931D+01', '0.2264999962D+02', '0.1000000000D+07', '0.2657306000D+08'],
['-0.1321700001D+02', '0.4895299911D+02', '0.6893938750D+06', '0.8595105000D+07'],
['-0.1152099991D+02', '0.2493499947D+02', '0.1000000000D+07', '0.2615907200D+08']]
df = pd.DataFrame(columns=columns, data=data)
for column_name in columns:
df[column_name] = df[column_name].apply(lambda x: x.replace('D', 'E'))
Вывод из df:
LATI ... CO2
0 -0.5548999786E+01 ... 0.1375607300E+08
1 -0.1823500061E+02 ... 0.6878036500E+07
2 -0.6650000215E+00 ... 0.5086381000E+07
3 -0.9671999931E+01 ... 0.2657306000E+08
4 -0.1321700001E+02 ... 0.8595105000E+07
5 -0.1152099991E+02 ... 0.2615907200E+08