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(tem[i]) == True: TypeError: must be real number, not str

这个错误是因为你在使用 `math.isnan()` 函数时传入的参数不是一个实数类型，而是一个字符串类型。`math.isnan()` 函数用于判断一个数是否为 NaN（非数字），它只能接受实数类型的参数。

要解决这个问题，你需要确保传入 `math.isnan()` 函数的参数是一个实数类型。你可以使用 `float()` 函数将字符串转换为实数类型，例如：

tem = ["1.2", "2.3", "NaN"]
for i in range(len(tem)):
    if tem[i].lower() == "nan":
        tem[i] = float("nan")
    else:
        tem[i] = float(tem[i])
    if math.isnan(tem[i]) == True:
        print("tem[{}] is NaN".format(i))

在这个例子中，我们使用 `float()` 函数将字符串类型的 "NaN" 转换为实数类型的 NaN，然后再进行判断。注意，在判断 "NaN" 时，我们使用了 `lower()` 方法将字符串转换为小写字母，这是为了避免大小写带来的问题。