看起来您正在尝试更改数据，即使您只更改了数据的迭代，这意味着实际的数据框永远不会更改。我认为解决这个问题的唯一方法是跟踪您在迭代中的位置，并在您要直接更改数据框的位置索引列表。你可以在下面看到我的解决方案：

def clean_data(data, bad_values):
    for i in range(len(data["SalaryUSD"])):
        string = data["SalaryUSD"][i]
        for ele in string:
            if ele in bad_values:
                data["SalaryUSD"][i]=string.replace(ele, "")
    return data

字符串
此外，在浏览了您提供的代码之后，我发现counter参数从未出现在您的代码中。我只是想确保你把它放回去，如果它是在你的完整代码中使用。

@Barmar方法可以扩展，这样你就可以使用以下方法删除bad_value列表中的所有字符：

bad_value = ['\$',',', ' ', '\[']   # extend to include all 'bad' values
pattern = '|'.join(bad_value)
data['Salary'] = data['SalaryUSD'].str.replace(pattern, '', regex = True)

字符串
请注意，在正则表达式中具有特殊含义的字符必须使用反斜杠\来“转义”。你可以查这些。您应该始终使用这种方法来处理Pandas DF，而不是循环。