OneHotEncoder引发ValueError：输入包含NaN；尽管df.isna()显示我的DataFrame不包含任何NaN。

问题可能是因为在编码之前没有对数据进行处理，该数据包含NaN值。尽管DataFrame的isna()方法显示数据中不存在NaN值，但实际上可能存在一些不可见的NaN值。为了解决这个问题，可以尝试以下步骤：

1. 确保导入必要的库：

import pandas as pd
from sklearn.preprocessing import OneHotEncoder

2. 检查DataFrame中是否存在NaN值：

print(df.isnull().sum())  # 检查DataFrame中的NaN值总数

如果输出结果为0，则DataFrame中不包含NaN值，否则需要处理这些NaN值。

3. 处理NaN值：

df = df.fillna('missing')  # 用'missing'替换NaN值

或者使用其他方法处理NaN值，如删除包含NaN值的行或列。

4. 应用OneHotEncoder进行编码：

encoder = OneHotEncoder()
encoded_data = encoder.fit_transform(df)

这样应该就可以成功进行OneHotEncoder的编码了。