Python機械学習、データフレームの数字ではない要素をNaNで置き換える

Question

前提・実現したいこと

機械学習における、データフレームの処理についてです。
データフレームで欠損値（様々な理由により計算されなかった記述子で具体的にはdivide by zero encountered in power (mZagreb1)などのアルファベットです）を含むコラム（列）を削除したいのですが、それらはそのままではNaNと認識されないため、dropnaなどがこのままでは使えません。そこで欠損値がアルファベットであることを利用してdtypeがint, np.int64, float, np.float64以外の要素をNaNに置き換えようとDataframe.replaceを用いたいのですが、エラーが出ました。

発生している問題・エラーメッセージ

AttributeError Traceback (most recent call last)
<ipython-input-71-1d526834871a> in <module>()
1 for i in range(0, 4838):
2 for j in range(1,3661):
----> 3 if not D1.iloc[i, j].dtype=='int' or 'np.int64' or 'float' or 'np.float64':
4 D1.replace(D1.iloc[i, j], np.nan)

AttributeError: 'float' object has no attribute 'dtype'

該当のソースコード

for i in range(0, 4838):
for j in range(1,3661):
if not D1.iloc[i, j].dtype=='int' or 'np.int64' or 'float' or 'np.float64':
D1.replace(D1.iloc[i, j], np.nan)

試したこと

ここに問題に対して試したことを記載してください。

補足情報（FW/ツールのバージョンなど）

なお、D1は4838行×3661列のデータフレームであり、一番左の一列を除くすべてが置き換えの対象です。

Answer 1

これではだめでしょうか。

D1 = D1.applymap(lambda x: np.nan if isinstance(x,str) else x)

Comments

[nouken]

ありがとうございます！