我在使用了py中pandas库的过滤之后，没有筛查到我想要的数据，但是表格的形状还是没有变，出现了一堆NAN的数据

当你在使用Python的Pandas库对数据进行筛选（如`df.filter()`或`df.query()`）时，如果某些条件不满足，Pandas会返回含有缺失值（NaN）的新DataFrame。这通常是由于筛选条件不符合部分行导致的。

举个例子，假设你有这样一个DataFrame `df`：

import pandas as pd
df = pd.DataFrame({'A': [1, 2, np.nan, 4], 'B': [5, np.nan, 7, 8]})

如果你试图通过`df[df['A'] > 2]`来筛选'A'列大于2的行，结果可能是：

   A    B
1 NaN  NaN
3   4    8

这里，由于'A'列的第二行（索引为1）的值为`np.nan`，它不符合条件，所以会被保留并填充为`NaN`。

要处理这种情况，你可以选择：

1. 删除含有`NaN`的行：`df.dropna()` 或者 `df = df[df['A'].notna()]`。
2. 使用`fillna`方法填充缺失值，例如使用特定值、前一非缺失值或者后一非缺失值：`df['A'].fillna(value)`。
3. 如果`NaN`代表特定的无效值，可以考虑转换或替换它们。

相关问题：
1. 如何使用Pandas处理缺失值（NaN）？
2. Pandas的哪些方法可以帮助我在筛选后保持数据完整性？
3. 如何在Pandas中定义自己的逻辑来决定如何填充缺失值？