可以使用以下代码来编写一个函数来识别对于数值列中为0的值作为缺失值：

import pandas as pd
import numpy as np

def identify_missing_values(df):
    """
    Function to identify 0 as a missing value in numerical columns of a dataframe
    """
    num_cols = df.select_dtypes(include=np.number).columns.tolist()
    df[num_cols] = df[num_cols].replace(0, np.nan)
    return df

此函数将输入一个数据框，并选择数据框中的数值列。然后，将这些列中的0替换成np.nan，即缺失值。最后返回已经替换为缺失值的数据框。

我们可以使用以下代码示例测试函数：

df = pd.DataFrame({
    'A': [1, 2, 3, 0],
    'B': [0, 5, 6, 7],
    'C': [0, 9, 2, 3],
    'D': ['foo', 'bar', 'baz', 'qux']
})

print("Original DataFrame:")
print(df)

df = identify_missing_values(df)

print("\nDataFrame with 0 replaced with NaN:")
print(df)

运行结果：

Original DataFrame:
   A  B  C    D
0  1  0  0  foo
1  2  5  9  bar
2  3  6  2  baz
3  0  7  3  qux

DataFrame with 0 replaced with NaN:
     A  B    C    D
0  1.0  NaN  NaN  foo
1  2.0  5.0  9.0  bar
2  3.0  6.0  2.0  baz
3  NaN  7.0  3.0  qux

可以看到，原始数据框中的0已经被替换成NaN。