Панды устанавливают пустые значения в столбце в зависимости от его типа

Question

Я пытаюсь прочитать Excel со следующими значениями:

Мне нужен универсальный способ конвертировать все NA в «Недоступно» и пустозначения в столбце или 0 или "" в зависимости от его типа.

Пример:

Я использовал приведенный ниже код, чтобы сделать это:

df=pd.read_excel(price_excel,sheet_name=0,na_values='NA',keep_default_na=False)
df=df.replace(np.nan, 'Not Available', regex=True)
# changing nan values of int and float to 0 and string to ""
col_with_data_type={}
for j,i in zip(df.columns,df.dtypes):
    if(i=='int64' or i=='float64'):
        col_with_data_type[j]=0
    else:
        col_with_data_type[j]=""
df.fillna(value=col_with_data_type,inplace=True)

Я могу преобразовать 'NA' в 'Not Available', но не пустое пустое значение в 0 или "".

В настоящее время мой фрейм данных выглядит так:

Пожалуйста, помогите мне решить эту проблему.