嗨，我来帮你捋清楚这个问题~ 首先先纠正一个关键的误解：你用df.isna().count()得到的122根本不是缺失值数量！count()方法的作用是统计每行/列中非缺失值的个数，所以这个122其实是你数据集的总行数，和缺失值完全没关系。而df.isna().sum()才是正确统计每列缺失值总数的方法，从你提供的结果来看，所有列的sum结果都是0，说明你的数据集本来就没有缺失值哦。

不过如果还是担心存在“隐形”的虚假缺失（比如看起来是数字，但实际是字符串形式的空值、或者用特定数字标记的缺失），可以按下面的步骤排查处理：

• 先检查数据类型，处理字符串形式的缺失标记
  有时候数据集里会用'NA'、'null'、空字符串这类文本标记缺失，但pandas的isna()不会把它们识别成缺失值。你可以先用df.dtypes查看各列类型，如果有object类型的列，就把这些标记替换成真正的NaN：

  import numpy as np
  # 替换常见的字符串缺失标记
  df.replace(['NA', 'null', ''], np.nan, inplace=True)
  

• 检查是否用特定数值标记缺失
  有些数据集会用0、-999这类特殊数字代表缺失，你可以用df.isin([0, -999])来检查，然后替换成NaN：

  # 示例：把-999替换为缺失值
  df[df == -999] = np.nan
  

• 重新确认缺失值状态
  处理完上面的步骤后，再用df.isna().sum()统计缺失值，这时候如果有真实的缺失，再根据需求用df.dropna(inplace=True)删除，或者用均值/中位数填充（比如df.fillna(df.mean(), inplace=True)）。

回到你的情况，从数据集内容能看到所有单元格都是正常数值，加上df.isna().sum()的结果为0，其实你完全不用担心所谓的“虚假缺失”，之前的困惑只是对count()方法的用法理解错啦~

备注：内容来源于stack exchange，提问作者SmesharikGPT