cannot index with vector containing NA / NaN values

关于这个小问题，其实是pandas使用中经常出现的问题。具体原因就是在dataframe里面nan是一个特殊的存在，因为你的数据里包含nan或者inf类型的数据类型，所以你在对这一数据进行处理时，就会出现标题上出现的错误。

怎么解决呢？

方法也是有很多的，这里举一个简单的方法，但是绝对不是最科学的方法，

df['近期销量']=df['近期销量'].replace(np.nan,'0').astype(int)
df=df.sort_values(by='近期销量',ascending=False)

这里是用字符串形式的0将nan给替换了，当然你也可以用pandas里面的fiina（）函数进行处理，但是要注意处理的范围，因为数据里的维度比较多，很可能将所有的nan都处理掉了。

df[['城市','省份']]=df[['城市','省份']].fillna('暂无')

总结：在进行数据处理之前，要对数据内容进行预处理，预处理是就要对数据的异常值进行处理，这是要保证数据的质量问题，也是保证数据分析结果的科学性。