所以，我已经学会处理Pandas数据帧中的缺失值，而我现在正尝试使用regex删除字符串格式的数字列中的某些缺失值。这是我pic的数据（以避免发布大量屏幕截图）。
我通常会使用.dropna来处理数字NaN，但由于缺失的值只是一个句点（'.'）在字符串Gold列中，这不起作用，我也无法将列转换为float，因为这样。
经过一些研究，这个正则表达式方法，
data5['Gold'].replace(r'\D',np.nan,regex=True,inplace=True)
替换所有不是数字的值'\D'，应该有效，但是在此过程中每个值都为空，我似乎无法找出原因。有人有什么想法吗？
修改：在推荐之后，我尝试使用.to_dict复制粘贴我的麻烦数据的子集，以显示正在发生的事情。
Date APPLE IBM Gold VIX
67 2004-04-08 1.331187 69.479301 422.000 16.26
68 2004-04-12 1.355847 69.941895 . 15.28
69 2004-04-13 1.302174 69.419609 417.450 17.26
70 2004-04-14 1.288152 69.912048 405.750 15.62