df.apply在pandas数据帧中返回NaN

是因为在应用函数时，某些行或列的计算结果为NaN。具体来说，df.apply()是pandas库中的一个函数，用于将一个自定义函数应用于数据帧的行或列。该函数将每个元素作为输入，并返回一个新的数据帧。

当使用df.apply()时，如果自定义函数在某些行或列上的计算结果为NaN，那么返回的数据帧中对应的位置也会是NaN。这通常发生在自定义函数中使用了某些不支持的操作或者出现了缺失值。

NaN是pandas中表示缺失值的特殊值，表示数据缺失或不可用。在数据分析和处理过程中，NaN的存在可能会影响计算结果或引发错误。因此，在使用df.apply()时，需要注意处理NaN的情况，以确保计算结果的准确性。

以下是处理NaN的一些常见方法：

1. 使用dropna()函数删除包含NaN的行或列。
2. 使用fillna()函数将NaN替换为指定的值。
3. 使用interpolate()函数进行插值填充，根据已知数据的趋势进行估算。
4. 使用isnull()函数判断是否为NaN，并进行相应的处理。

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