最近遇到一个有趣的问题，标题是：`python报错:np.nan is an invalid document, expected byte or unicode`🧐。这其实是NumPy中的`np.nan`（代表“非数字”）惹的祸！当它出现在需要字符串的地方时，就会触发这个报错。比如用`nltk`或其他文本处理库操作数据时，如果数据集中混入了`np.nan`，就会被认作无效内容。
解决方法很简单：可以在处理前检查并清理数据。例如，使用`pandas`的`dropna()`函数删除缺失值，或者用`fillna('')`将其替换为空字符串。这样既能避免报错，又能保证程序正常运行😄！
💡Tips：数据分析中，数据清洗是关键一步！记得在代码开头加入必要的异常处理，让程序更健壮哦～💪
Python 数据分析 编程小技巧