熊猫替换对某列的某些值起作用而对另一些不起作用[重复]

我需要用NA替换数据框的某些列。我可以部分这样做，但是，列中的某些值不会转换为NA。

这是您可以使用的示例数据框：

df = pd.DataFrame({'away_score': {672: 2.0,
  673: 1.0,
  674: 2.0,
  675: 2.0,
  676: 1.0,
  677: 1.0,
  678: 2.0,
  679: 1.0,
  680: 1.0,
  681: 2.0},
 'home_score': {672: 2.0,
  673: 2.0,
  674: 3.0,
  675: 0.0,
  676: 0.0,
  677: 2.0,
  678: 2.0,
  679: 1.0,
  680: 2.0,
  681: 2.0},
 'match_id': {672: 273236,
  673: 273234,
  674: 273239,
  675: 273231,
  676: 273232,
  677: 273238,
  678: 273237,
  679: 273240,
  680: 273233,
  681: 273235},
 'match_status': {672: 'Finished',
  673: 'Finished',
  674: 'Finished',
  675: 'Finished',
  676: 'Finished',
  677: 'Finished',
  678: 'Finished',
  679: 'Finished',
  680: 'Finished',
  681: 'Finished'}})

到目前为止，我的代码：

columns_to_fillna = ["match_status","home_score","away_score"]

for column in columns_to_fillna:
    df[column] = df[column].apply(lambda row: df[column].replace(row,np.nan))

这以某种方式更改了home_score和away_score列的某些行，并且某些行保持不变。这里可能是什么问题？