Используйте .loc для поиска индекса в l1 в вашем фрейме данных, а затем назначьте np.nan следующим образом:

import numpy as np
df.loc[l1,'A'] = np.nan

Просто к деталям после воспроизведения вашего DataFrame ..

Также импортируйте numpy, чтобы установить значения Nan на желаемый индекс.

import pandas as pd
import numpy as np

Ваш DataFrame:

$ df
                                                A
0     Reviewer: Newbie | 35-44 on Treatment for 1
1    Reviewer: 45-54 on Treatment for less than 1
2      Reviewer: Ocetech| 65-74 Male on Treatment
3     Reviewer: virleo| 55-64 Female on Treatment
4  Reviewer: Diane perrin| 65-74 on Treatment for

Ваш проиндексированный список:

$ l1
[1, 3, 4]

На основе loc. Для столбца A установить индекс на Nan с помощью Numpy ..

df.loc[l1,'A'] = np.nan

Результат:

print(df)
                                             A
0  Reviewer: Newbie | 35-44 on Treatment for 1
1                                          NaN
2   Reviewer: Ocetech| 65-74 Male on Treatment
3                                          NaN
4                                          NaN

Небольшое примечание: если у вас нет длинного списка Index, который нужно заменить на NaN, вы можете напрямую указать их, а не передать список Index.

$ df.loc[[1,3,4],'A'] = np.nan
$ print(df)
                                             A
0  Reviewer: Newbie | 35-44 on Treatment for 1
1                                          NaN
2   Reviewer: Ocetech| 65-74 Male on Treatment
3                                          NaN
4                                          NaN

Другой способ:

$ df.rename(index = {1:np.nan, 3:np.nan, 4:np.nan}, inplace=True)