两个dfs之间的减法得到NaN值

，这是因为两个数据框（DataFrame）之间的减法操作会按照列名进行对齐，如果两个数据框的列名不完全一致，或者某些行在一个数据框中存在而在另一个数据框中不存在，那么在相应位置上的数值相减结果就会变为NaN（Not a Number）。

NaN是一种特殊的数值，表示缺失或无效的数据。在数据分析和处理过程中，NaN值经常出现，需要进行处理或者排除。下面是对NaN值的一些常见处理方法：

1. 删除包含NaN值的行或列：可以使用dropna()函数删除包含NaN值的行或列。例如，df.dropna(axis=0)将删除包含NaN值的行，df.dropna(axis=1)将删除包含NaN值的列。
2. 填充NaN值：可以使用fillna()函数将NaN值替换为指定的数值。例如，df.fillna(0)将所有NaN值替换为0。
3. 插值填充：可以使用interpolate()函数进行插值填充，根据已知数据的趋势进行估计并填充NaN值。
4. 判断和过滤NaN值：可以使用isnull()函数判断数据是否为NaN值，返回一个布尔类型的数据框。可以使用df[df.isnull()]过滤出包含NaN值的行或列。

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