熊猫在数据集上处理非标准缺失值

Question

我只是制作一个数据框以更好地理解问题：

df = pandas.DataFrame([[1,2,'?'],
                       ['!',3,'$'],['--',5,9],['&','?','A5'],
                       [1,2,'?'],['!',3,'$'],
                       ['--',5,9],['&','?','A5']],
                      columns=list('ABC'))

请建议我使用python循环代码来检测所有非标准缺失值（例如“ n / a”，“ na”，“-”，“？”，“-”或任何其他非数字值）或特殊字符）用于数据集的所有列。在这里，我只想为每一列打印所有非标准缺失值（如果存在）。 在我们不知道缺失值的类型存在的情况下，使用大数据集将非常有帮助。

谢谢。