我發現自己NA在 Pandas 的領域里遇到了很多困難。這是一個例子：audio =('all_audio_languages', lambda x: str(sorted({l.lower() for ls in x.dropna() for l in ls}))),AttributeError：“NoneType”對象沒有屬性“lower”現在，我認為這x.dropna()會刪除所有 NA/None/等等。類型，但似乎它們仍然在那里。有沒有一種方法可以基本上做一個“硬” dropna()，它擺脫所有會（bool）評估的東西False？示例數據（雖然它是一個很大的數據框，所以不確定下面是否包含有問題的數據）：all_audio_languages['en']['en']['en']['LAS', 'en']['LAS', 'en']['en']['en'][]
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吃雞游戲
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我相信你需要過濾掉None或NaN通過notna：
f = lambda x: str(sorted({l.lower() for ls in x.dropna() for l in ls if pd.notna(l)}))
audio = ('all_audio_languages', f)
不容易測試，但我嘗試了一下（功能已更改）：
df = pd.DataFrame({'all_audio_languages':[['Las','LAS', 'en', None], ['en','LAS']]})
print (df)
? ? all_audio_languages
0? [Las, LAS, en, None]
1? ? ? ? ? ? ?[en, LAS]
f = lambda x: str(sorted({l.lower() for l in x if pd.notna(l)}))
print (df['all_audio_languages'].apply(f))
0? ? ['en', 'las']
1? ? ['en', 'las']
Name: all_audio_languages, dtype: object
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