可以看到其存在"-“取值，这也可以认为是一种缺失值，因此我们可以将”-"转换为nan，然后再统一对nan进行处理。 而为了测试数据集也得到了相同的处理，因此读入数据集并合并：

好的，这是一个数据处理的问题。你需要将数据集中的“-”值替换为NaN，并对NaN进行统一处理，确保数据的一致性。同时还需要将训练数据集和测试数据集合并起来，方便进行相同的数据处理操作。可以使用pandas库中的函数实现这一操作。以下是一些示例代码：

import pandas as pd
import numpy as np

# 读入训练数据集和测试数据集
train_data = pd.read_csv('train.csv')
test_data = pd.read_csv('test.csv')

# 将数据集中的“-”值替换为NaN
train_data.replace('-', np.nan, inplace=True)
test_data.replace('-', np.nan, inplace=True)

# 合并训练数据集和测试数据集
all_data = pd.concat([train_data, test_data], ignore_index=True)

# 对NaN进行处理
# 这里可以根据具体需求进行处理，比如使用均值、中位数、众数等方法填充NaN
# 这里以使用均值填充为例
all_data.fillna(all_data.mean(), inplace=True)

这样就完成了数据处理的操作，得到的`all_data`数据集中已经将所有的“-”值替换为了NaN，并对NaN进行了均值填充。