在数据分析中，`NaN`（Not a Number）是不可避免的问题。但别担心！Python提供了多种优雅的方法来处理它。首先，可以使用`pandas`库中的`dropna()`函数快速清理数据中的缺失值。例如：
```python
import pandas as pd
df = df.dropna() 清理含有NaN的行
```
如果不想直接删除，可以用`fillna()`填充缺失值，比如用平均值填补：
```python
df['column_name'].fillna(df['column_name'].mean(), inplace=True)
```
此外，`numpy`也提供了强大的工具，如`np.nan_to_num()`将`NaN`转换为0：
```python
import numpy as np
data = np.nan_to_num(data)
```
通过这些方法，我们可以让代码更加简洁高效，同时确保数据质量。💪
💡 小贴士：记得在处理前检查数据类型，避免不必要的错误哦！💬
Python 数据处理 NaN修复