具有对象类型的Pandas mean方法变为NaN

Pandas是一个开源的数据分析和数据处理工具，它提供了丰富的数据结构和数据分析函数。其中，mean方法用于计算数据的平均值。当应用于对象类型的数据时，Pandas的mean方法会将结果设置为NaN（Not a Number）。

对象类型的数据是指包含字符串、日期、布尔值等非数值类型的数据。由于这些数据类型无法进行数值计算，因此在计算平均值时，Pandas会将其设置为NaN，表示缺失值或无效值。

NaN在数据分析中常用于表示缺失值或无效值，它可以帮助我们识别和处理数据中的缺失或异常情况。在Pandas中，可以使用isna()方法来判断数据是否为NaN，使用dropna()方法来删除包含NaN的行或列，使用fillna()方法来填充NaN值。

Pandas提供了丰富的数据处理和分析功能，适用于各种场景，包括数据清洗、数据转换、数据聚合、数据可视化等。对于对象类型的数据，我们可以使用Pandas的其他方法来进行处理，例如使用astype()方法将对象类型转换为数值类型，再进行平均值计算。

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