如何处理熊猫无法识别的空单元格？

处理熊猫无法识别的空单元格可以通过以下几种方式：

1. 数据清洗：使用pandas库的dropna()函数可以删除包含空值的行或列。可以通过指定参数来控制删除行或列的方式，例如axis=0表示删除包含空值的行，axis=1表示删除包含空值的列。
2. 数据填充：使用pandas库的fillna()函数可以将空值替换为指定的值。可以通过指定参数来控制替换的方式，例如使用0来替换空值，可以使用df.fillna(0)。
3. 数据插值：使用pandas库的interpolate()函数可以根据已有数据的趋势进行插值填充。可以通过指定参数来控制插值的方式，例如使用线性插值可以使用df.interpolate(method='linear')。
4. 数据标记：使用pandas库的isnull()函数可以判断单元格是否为空值，返回一个布尔值。可以根据判断结果进行相应的处理，例如将空值标记为特定的值。
5. 数据过滤：使用pandas库的query()函数可以根据条件筛选数据。可以通过指定条件来过滤包含空值的行或列，例如使用df.query('column_name != NaN')来过滤掉包含空值的行。

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