空值处理

如果在数据中存在空值（NaN）而无法进行类型转换，通常可以采取以下几种方式来处理：
  1. 删除包含空值的行或列：你可以使用 Pandas 的 dropna() 方法删除包含空值的行或列。这样可以消除空值对类型转换的影响。但要注意，如果删除了包含重要信息的行或列，可能会导致数据丢失。
    1. 填充空值：另一种常见的处理方式是填充空值，可以使用 fillna() 方法将空值替换为特定的值，例如零、均值、中位数或其他合适的值。
      1. 类型转换前处理空值：在执行类型转换之前，可以先对数据进行处理，例如将空值替换为特定的默认值或删除包含空值的行。
        1. 忽略空值：在某些情况下，你可以选择忽略包含空值的行，这取决于具体的分析需求。
        1. 使用其他方法：根据数据的特点和问题的需求，还可以使用其他方法来处理空值，例如插值法或基于机器学习模型的填充。
        选择哪种处理方法取决于数据的性质和分析的目标。需要根据具体情况来决定如何处理空值，以确保数据在进行类型转换时不会引发错误。