调整DataFrame中不常见的格式，函数继续返回None

是指在处理DataFrame数据时，有些特殊格式的数据无法被正常处理，导致函数返回None。为了解决这个问题，可以进行以下操作：

1. 检查数据格式：首先，需要检查DataFrame中的数据格式是否符合预期。可以使用DataFrame的属性和方法来检查数据类型，例如dtypes、info()等。如果发现某些列的数据类型不正确，可以使用astype()方法将其转换为正确的数据类型。
2. 清洗数据：如果数据中存在异常值、缺失值或不常见的格式，需要对其进行清洗。可以使用fillna()方法填充缺失值，使用dropna()方法删除含有缺失值的行或列。如果存在不常见的格式，可以使用正则表达式或其他字符串处理方法进行清洗。
3. 自定义数据转换函数：如果DataFrame中的数据需要进行特定的转换操作，可以定义自定义函数来处理。例如，如果需要将某一列的数据从字符串格式转换为日期格式，可以使用pd.to_datetime()方法进行转换，并将该函数应用到对应的列上。
4. 异常处理：在处理DataFrame数据时，可能会遇到一些异常情况，例如数据类型不匹配、数据缺失等。为了避免函数返回None，可以使用try-except语句来捕捉异常，并在异常处理中给出适当的返回值或进行其他操作。

总之，调整DataFrame中不常见的格式需要通过检查数据格式、清洗数据、自定义转换函数和异常处理等方法来解决。根据具体的情况选择合适的方法来处理数据，确保函数能够正常返回结果。

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