python为什么会出现nan_NaN为何会凭空产生？

在做项目时遇到了一个错误：

#过滤出正常的工作经验值数据集合不正常的工作经验布尔值

dfExp=data.query('Experience>0')

negExp=data.Experience<0

mylist=data.loc[negExp]['ID'].tolist()

#对每一个工作经验为负的样本，用同年龄和教育程度的工作经验均值代替

for id in mylist:

age=data.query('ID==@id').Age.tolist()[0]

education=data.query('ID==@id').Education.tolist()[0]

df_filtered=dfExp.query('Age==@age and Education==@education')

exp=df_filtered['Experience'].median()

if exp is not np.nan:

exp=data.Experience.median()

data.loc[data.query('ID==@id').index,'Experience']=exp

print(data.Experience.describe())

sns.distplot(data.Experience)

上面这一段代码，目的是通过for循环把数据下Experience(工作经验)列中的异常值，即负值进行清洗，因为工作经验与年龄和受教育程度是高度相关的，所以把工作经验为负的值转化为相同年龄和受教育程度的中位数值。

即如果工作经验为-1，而年龄为30、受教育程度毕业生，那就把年龄为30且教育程度为毕业生的这些人的中位数，比如5，赋值给此条数据，用5去代替-1。

可是运行完这个数据后却报错了cannot convert float NaN to integer

大意：不能把浮点类型的空值NaN转换成整数。

百思不得其解

首先我比较奇怪难道数据一开始存在NaN么？

data[data['Experience'].isnull()]

于是输入了上面代码，发现对工作经验列进行处理之前数据中是没有空值存在的，显然这些空值是在数据进行处理后产生的。

于是对于数据代码我也反复确认了，发现其中并没有什么有问题的地方。

于是问了度娘：

原来是安装的matplotlib有bug存在，在Annoconda中更显一下就好了。

pip install --upgrade matplotlib_venn

安装成功后重启notebook，果然不再报错！