在jupyter中，利用pd.to_numeric()函数，部分列需要用到df.apply()函数，将dataframe中一列包含美元符号的字符串改为int64类型

在Jupyter Notebook中，当你想要使用`pandas`库的`to_numeric()`函数将DataFrame中包含美元符号的字符串转换为整数（int64）类型时，可能需要对每一行的数据进行单独处理，因为`to_numeric()`默认并不支持货币符号。在这种情况下，你可以结合`apply()`函数来遍历每一列数据。

以下是一个示例步骤：

1. 首先导入必要的库：

import pandas as pd

2. 假设你有一个名为`df`的DataFrame，其中有一列名为`column_with_currency`包含了美元符号的字符串：

df = pd.DataFrame({
    'column_with_currency': ['$10', '$25.99', '$5.75']
})

3. 使用`apply()`函数配合`lambda`表达式，尝试解析每一项并捕获无法转换成数字的部分（这里假设异常会被抛出），然后将成功的数值存储回来：

df['column_with_currency'] = df['column_with_currency'].apply(lambda x: pd.to_numeric(x.strip('$'), errors='coerce'))

4. `errors='coerce'`选项会让那些无法转换的值变成`NaN`（Not a Number）。

现在`column_with_currency`列应该已经被转换成了`int64`类型，对于无法转换的值则是`NaN`。