Olá Romeu tudo bem com você???
Eu não entendi muito bem o que você deseja...no caso, você gostaria de deixar a Serie "Condominio" e a "IPTU" zeradas?
Se for isso, aqui funcionou o que havia feito:
df.fillna({'Condominio':0,'IPTU':0}, inplace=True)
df
Tipo Bairro Quartos Vagas Suites Area Valor Condominio IPTU
0 Quitinete Copacabana 1 0 0 40 1700.0 0 0
1 Casa Jardim Botânico 2 0 1 100 7000.0 0 0
2 Conjunto Comercial/Sala Barra da Tijuca 0 4 0 150 5200.0 0 0
3 Apartamento Centro 1 0 0 15 800.0 0 0
4 Apartamento Higienópolis 1 0 0 48 800.0 0 0
... ... ... ... ... ... ... ... ... ...
32955 Quitinete Centro 0 0 0 27 800.0 0 0
32956 Apartamento Jacarepaguá 3 1 2 78 1800.0 0 0
32957 Apartamento São Francisco Xavier 2 1 0 48 1400.0 0 0
32958 Apartamento Leblon 2 0 0 70 3000.0 0 0
32959 Conjunto Comercial/Sala Centro 0 0 0 250 6500.0 0 0
32960 rows × 9 columns
Não precisei criar uma cópia do DF para aplicar o fillna
Se você não quiser estas colunas, poderia dar drop nelas, no lugar de zerar o conteúdo.
df.drop(['IPTU', 'Valor', 'Condominio'], axis=1)
Tipo Bairro Quartos Vagas Suites Area
0 Quitinete Copacabana 1 0 0 40
1 Casa Jardim Botânico 2 0 1 100
2 Conjunto Comercial/Sala Barra da Tijuca 0 4 0 150
3 Apartamento Centro 1 0 0 15
4 Apartamento Higienópolis 1 0 0 48
... ... ... ... ... ... ...
32955 Quitinete Centro 0 0 0 27
32956 Apartamento Jacarepaguá 3 1 2 78
32957 Apartamento São Francisco Xavier 2 1 0 48
32958 Apartamento Leblon 2 0 0 70
32959 Conjunto Comercial/Sala Centro 0 0 0 250
32960 rows × 6 columns
Eu escrevi um artigo para Alura que sairá sobre esse assunto e usando essa base de dados, mostrando o tratamento. Fique de olho no sininho para saber quando for publicado.
Fico aguardando sua resposta quanto ao que está buscando fazer e aí a gente resolve hehe