python使用熊猫从df的每一行中删除起始字符$

我正在读取一堆文件作为数据帧。有些列的值存储为$1、$0等。 我想删除所有的美元符号（具有美元值的列名称和数字将因文件而异）。最有效的方法是什么 下面是一个示例df

我正在考虑使用iterrows。 对于df.iterrows（）中的行：

然后可以检查行中的每个值，查看它是否以$开头，然后更改trim$并将其存储回数据框中

我不知道如何继续这种做法。任何帮助都是必要的

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我认为您应该添加生成代码的方式，至少是获取这些变量的部分。我会对此发表评论，但我没有足够的观点

这不管用吗

for i in range(len(char)):
char[i] = char[i].replace('$', '')

replace函数将把$的字符串值更改为您需要的第二个字符串值。这可能是错误的，因为我不知道你是如何读取数据的

编辑： 对于pandas，pandas.replace（）可能是解决方案

df['beginning'] = df['beginning'].replace({'$':''})

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你只需要替换一个角色，对吗？这应该起作用：

df.columns中的功能的

：
df[feature]=df[feature].map（str）.str.replace（“$”，“”）.str.strip（）

谢谢您的回复。我期待着用熊猫df做这件事。与其写两个循环，迭代每个值并更改itI，我还尝试了一个，并编辑了pandas解决方案的答案，您是否可以再次检查？再次感谢。您的方法的问题是以$开头的列数是可变的。因此将无法指定像df['start']=df['start']这样的名称。replace（{'$'：'''}）我知道，您可以使用if条件检查整个变量，查看是否存在任何dolar符号，并且可以使用replace函数。然而，对于您的案例来说，这可能有点复杂。因为您可能有多个变量。如果有人遇到此问题，您会发现使用列表理解的更快方法：-对于df中的col.columns:df[col]=[x[1:]对于df[col]]x