Замена значения, поступающего из JSON, в ячейке кадра данных pandas

Я пытаюсь заменить значение в ячейке фрейма данных pandas, которую я создаю из файла JSON, полученного из Airtable API файл JSON выглядит следующим образом:

[
    {
        "id": "rec0Y7ydscZnU5NjZ",
        "createdTime": "2023-03-17T16:32:57.000Z",
        "fields": {
            "field_id": [
                "recq6vsFWI2H8j84i"
            ],
            "field_name": "S-166",
            "currency": [
                "Dolares"
            ],
            "state": [
                5
            ],
            "roi": {
                "specialValue": "Infinity"
            },
            "investment_return": {
                "specialValue": "NaN"
            },
            "value_amount": 16559.51178956216,
            "income": [
                31978.5
            ]
        }       
    }
]

Очевидно, что это образец, и я заменяю реальные ключи и некоторые значения, поскольку они взяты из частного приложения, но то, что я пытаюсь сделать, как только получу ответ API, а затем преобразую JSON в фрейм данных, используя приведенный ниже код: заключается в замене значений {"specialValue": "Infinity"} из ключа roi и {"specialValue": "NaN"} из ключа Investment_return нулями:

#read_json.py
def read_json():
    # Open the JSON file
    with open('json_test.json', 'r') as file:
    # Parse the JSON data
        data = json.load(file)

        # Extract all fields from the "fields" dictionary and create a DataFrame
        df1 = pd.DataFrame([record['id'] for record in data],columns=['id'])
        df2 = pd.DataFrame([record['fields'] for record in data])
        
        df = pd.concat([df1,df2], axis=1)
        
    return df

Затем, как только данные JSON будут преобразованы в фрейм данных, я пытаюсь заменить значения, используя этот код:

df.replace('{"specialValue": "Infinity"}', np.nan, inplace=True)

Почему-то не работает:

Здесь я использую функцию read_json(), описанную выше, для генерации кадра данных из файла JSON, полученного из ответа API, и проверяю полученный фрейм данных:

df = read_json()
print(df)

                  id             field_id field_name   currency state  \
0  rec0Y7ydscZnU5NjZ  [recq6vsFWI2H8j84i]      S-166  [Dolares]   [5]   

                            roi        investment_return  value_amount  \
0  {'specialValue': 'Infinity'}  {'specialValue': 'NaN'}   16559.51179   

      income  
0  [31978.5] 

Затем однажды я хочу, например, replace() строку {"specialValue": "Infinity"} на NaN с numpy:

# replace string value with NaN
df.replace('{"specialValue": "Infinity"}', np.nan, inplace=True)
print(df)

я ожидал бы получить для столбца roi значение nan, но я все равно получаю ту же строку, которую получаю от API:

0  rec0Y7ydscZnU5NjZ  [recq6vsFWI2H8j84i]      S-166  [Dolares]   [5]   

                            roi        investment_return  value_amount  \
0  {'specialValue': 'Infinity'}  {'specialValue': 'NaN'}   16559.51179   

      income  
0  [31978.5]  

Может ли кто-нибудь дать мне возможный подход к преобразованию их в NaN или нули?