pandas dataframe 타입체크 후 결측치처리

import pandas as pd

def process_dataframe(dict_df_types, df):
    # 리스트 생성: 값이 'string'이 아닌 열 필터링
    list_int = [k_ for (k_, v_) in dict_df_types.items() if (v_ != 'string') and (k_ in df.columns.to_list())]
    
    # 각 열을 숫자로 변환하고 NaN을 0으로 대체한 후 int32로 변환
    df = df.assign(**{col: pd.to_numeric(df[col], errors='coerce').fillna(0).astype('int32') for col in list_int})
    
    return df

# 예시 데이터
dict_df_types = {
    'column1': 'int',
    'column2': 'string',
    'column3': 'float',
}

# 예제 DataFrame 생성
data = {
    'column1': ['1', '2', '3', 'invalid'],  # 문자열 형태의 숫자와 잘못된 값 포함
    'column3': ['4.0', '5.5', 'invalid', '7.1']  # 문자열 형태의 숫자와 잘못된 값 포함
}

df = pd.DataFrame(data)

# 함수 호출
processed_df = process_dataframe(dict_df_types, df)

print(processed_df)