diff --git a/homework/m2_pandas_cleaning.py b/homework/m2_pandas_cleaning.py
index fa36bff..fec862e 100644
--- a/homework/m2_pandas_cleaning.py
+++ b/homework/m2_pandas_cleaning.py
@@ -19,8 +19,7 @@ def green_read_csv():
     讀取 orders_raw.csv，回傳原始 DataFrame（不做任何清理）
     提示：pd.read_csv()
     """
-    # TODO: 你的程式碼
-    pass
+    return pd.read_csv("datasets/ecommerce/orders_raw.csv")
 
 
 def green_shape(df):
@@ -28,8 +27,7 @@ def green_shape(df):
     回傳 DataFrame 的 (列數, 欄數) tuple
     提示：df.shape
     """
-    # TODO: 你的程式碼
-    pass
+    return df.shape
 
 
 def green_dtypes(df):
@@ -37,8 +35,7 @@ def green_dtypes(df):
     回傳 DataFrame 的欄位型別 (Series)
     提示：df.dtypes
     """
-    # TODO: 你的程式碼
-    pass
+    return df.dtypes
 
 
 # ============================================================
@@ -51,8 +48,9 @@ def yellow_clean_columns(df):
     回傳清理後的 DataFrame（不要修改原始 df）
     提示：df.columns.str.strip().str.lower()
     """
-    # TODO: 你的程式碼
-    pass
+    new_df = df.copy()
+    new_df.columns = new_df.columns.str.strip().str.lower()
+    return new_df
 
 
 def yellow_clean_amount(df):
@@ -62,8 +60,15 @@ def yellow_clean_amount(df):
     回傳清理後的 DataFrame（不要修改原始 df）
     提示：.str.replace() + .astype(float)
     """
-    # TODO: 你的程式碼
-    pass
+    new_df = df.copy()
+    new_df['amount'] = (
+        new_df['amount']
+        .astype(str)
+        .str.replace('$', '', regex=False)
+        .str.replace(',', '', regex=False)
+        .astype(float)
+    )
+    return new_df
 
 
 def yellow_drop_duplicates(df):
@@ -71,8 +76,7 @@ def yellow_drop_duplicates(df):
     移除完全重複的列，回傳去重後的 DataFrame
     提示：df.drop_duplicates()
     """
-    # TODO: 你的程式碼
-    pass
+    return df.drop_duplicates()
 
 
 # ============================================================