python-3.x - 如何用多列中的 NaN 值替换多个无效值

Question

我在大数据集中进行数据整理，有很多列包含无效值，如未指定、0 未指定等等，我的目标是用NaN值替换它们，以便我可以轻松确定哪些列是无用的或哪些是无用的不是通过它们的总值与NaN总值行的比率。因此，我可以一次替换一个值，并且我想一次全部执行此操作

这是我替换值的代码

for columns in cutmr_df.columns.values:
    cutmr_df[columns] = cutmr_df.replace('Unspecified', np.nan)

我什至也试过这个，但我收到错误

for columns in cutmr_df.columns.values:
    cutmr_df[columns] = cutmr_df.replace({columns: {'Unspecified': np.nan, '0 Unspecified': np.nan}})

#---------------------ERROR--------------------------#
Cannot compare types 'ndarray(dtype=int64)' and 'str'

那么，我应该如何完成这项任务

标签： python-3.xpandas