可是我即使用了Train_data['notRepairedDamage'] = Train_data['notRepairedDamage'].replace(['-', ' '], np.nan)这个方法，再次使用Train_data['notRepairedDamage'].value_counts()时仍然有很多非0非1数据，如何处理？并且为什么.replace(['-', ' '], np.nan就是将所有非0和非1的值都替换为NaN

如果即使使用了`replace(['-', ' '], np.nan)`方法后，`Train_data['notRepairedDamage'].value_counts()`仍然显示有很多非0和非1数据，那么有可能是因为这些数据类型不是`float`类型，而是`object`类型或者其他类型。你可以使用`dtype`属性查看这一列的数据类型：

print(Train_data['notRepairedDamage'].dtype)

如果数据类型不是`float`类型，你可以使用`astype()`方法将其转换为`float`类型：

Train_data['notRepairedDamage'] = Train_data['notRepairedDamage'].astype(float)

如果你仍然无法处理这些非0和非1的数据，可以使用其他方法进行处理。例如，你可以根据数据分布情况，将这些非0和非1的数据进行手动处理，或者使用机器学习模型进行预测和填充。

至于为什么使用`.replace(['-', ' '], np.nan)`方法可以将所有非0和非1的值都替换为`NaN`，这是因为在`Train_data['notRepairedDamage']`中，非0和非1的值通常是用`-`或者空格表示的。所以使用`.replace(['-', ' '], np.nan)`方法将`-`和空格都替换为`NaN`，从而将所有非0和非1的值都替换为`NaN`。