当列以na值开始时，函数不起作用

是指在数据分析或处理过程中，如果某一列的起始值为缺失值（NA），那么某些函数可能无法正确地处理该列的数据。

在数据分析和处理中，NA值通常表示缺失值或无效值。当某一列的起始值为NA时，一些函数可能会在处理该列时出现错误或返回不准确的结果。这是因为这些函数在处理数据时通常会依赖于列中的有效值来进行计算或判断。

为了解决这个问题，可以采取以下几种方法：

1. 数据清洗：首先需要对数据进行清洗，将NA值进行处理。可以选择删除包含NA值的行或列，或者使用合适的方法进行填充或插值，使得数据中不再存在NA值。
2. 数据预处理：在进行数据分析或处理之前，可以对数据进行预处理，将NA值替换为特定的值或进行插值。常用的方法包括均值插补、中位数插补、众数插补等。
3. 函数选择：在使用函数进行数据处理时，可以选择适合处理NA值的函数。一些函数在处理数据时会自动忽略NA值，例如pandas库中的mean()函数和sum()函数，默认会忽略NA值进行计算。
4. 数据类型转换：在某些情况下，NA值可能是由于数据类型不匹配导致的。可以尝试将数据类型进行转换，确保数据类型的一致性，以避免NA值对函数的影响。

总之，当列以NA值开始时，函数不起作用可能是由于数据中存在缺失值导致的。为了解决这个问题，需要进行数据清洗、数据预处理、选择适合处理NA值的函数以及数据类型转换等操作。具体的处理方法可以根据具体情况进行选择和调整。

（以上答案仅供参考，具体情况还需根据实际需求和数据特点进行具体分析和处理。）