if math.isnan(air[i]):报错TypeError: must be real number, not str

这个错误通常发生在将字符串传递给需要数值类型的函数或运算符时，而这里的 `math.isnan()` 函数要求传入的参数必须是实数类型。解决方法如下：

1. 确保传递给 `math.isnan()` 函数的变量是实数类型。如果变量是字符串类型，需要先将其转换为实数类型，例如使用 `float()` 函数将字符串转换为浮点数。

2. 检查变量的值，确保其符合实数类型的格式要求。例如，实数必须包含小数点，不能包含任何非数字字符等。

3. 检查代码中是否存在其他错误，例如语法错误或逻辑错误，这些错误可能导致程序无法正确处理变量。

以下是一个将字符串转换为浮点数后使用 `math.isnan()` 函数的示例：

import math

s = "3.14"
f = float(s)

if math.isnan(f):
    print("The value is not a number")
else:
    print("The value is a number")

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报错 3 def comment_p(x): ----> 4 if math.isnan(x): 5 return x 6 elif not isinstance(x, str): TypeError: must be real number, not str

看起来这个错误是因为某些列中的值不是数字类型或者 `NaN`，而是字符串类型。在这种情况下，我们需要将这些字符串转换为数字类型或者 `NaN`，以便能够进行后续的处理。

为了解决这个问题，您可以尝试使用 `pd.to_numeric()` 函数将所有列中的字符串类型转换为数字类型。具体来说，您可以使用以下代码：

df['comment'] = pd.to_numeric(df['comment'], errors='coerce')
df['new_comment'] = df['comment'].apply(lambda x:comment_p(x)).astype('Int64')

这段代码中，`pd.to_numeric()` 函数将 `df['comment']` 列中的所有值都转换为数字类型。`errors='coerce'` 参数表示，如果某个值无法被转换为数字类型，就将其转换为 `NaN`。

然后，您可以使用 `apply()` 方法和 `comment_p()` 函数对 `df['comment']` 列中的每个值进行处理，并将处理后的结果存储在 `df['new_comment']` 列中。由于 `df['new_comment']` 列中可能存在 `NaN`，因此我们将其转换为 `Int64` 类型，以便能够处理缺失值。

请尝试使用以上代码，看看能否解决您遇到的问题。

if math.isnan(hum[i]) == True: TypeError: must be real number, not str

这个错误通常是由于你试图对一个字符串类型的变量进行数值计算或比较，而这个变量无法被转换为数值类型。

在这个特定的错误中，你似乎正在尝试检查 `hum[i]` 是否为 NaN（非数值）。然而，这里的 `hum[i]` 可能是一个字符串类型的值，而不是一个数值型的值，导致无法进行数值比较。

为了解决这个问题，你应该首先将 `hum[i]` 转换为数值类型，然后再进行比较。你可以使用 `float()` 或 `int()` 函数将字符串转换为浮点数或整数类型。例如：

if math.isnan(float(hum[i])) == True:
    # do something

在这里，我使用 `float()` 函数将 `hum[i]` 转换为浮点数类型，从而可以进行 NaN 的检查。如果 `hum[i]` 无法被转换为浮点数，则会引发 `ValueError` 异常。你可以根据实际需求选择使用 `float()` 或 `int()` 函数。