Bokeh是一个用于创建交互式数据可视化的Python库。LabelSet是Bokeh中的一个工具，用于在图表中添加标签。如果数据中存在NaN值，可以通过设置LabelSet的参数来忽略这些NaN值。下面是一个示例代码，演示如何在Bokeh中使用LabelSet并忽略NaN值：

from bokeh.io import output_file, show
from bokeh.models import ColumnDataSource, LabelSet
from bokeh.plotting import figure

# 创建示例数据
data = {'x': [1, 2, 3, float('nan'), 5],
        'y': [6, float('nan'), 8, 9, 10],
        'label': ['A', 'B', 'C', 'D', 'E']}

# 创建ColumnDataSource对象
source = ColumnDataSource(data=data)

# 创建输出文件
output_file('labelset_example.html')

# 创建绘图对象
p = figure(plot_width=400, plot_height=400)

# 绘制散点图
p.circle(x='x', y='y', source=source, size=10)

# 创建LabelSet并忽略NaN值
labels = LabelSet(x='x', y='y', text='label', source=source, 
                  x_offset=5, y_offset=5, text_font_size='12pt', 
                  text_color='black', render_mode='canvas',
                  text_baseline='middle', text_align='left',
                  text_alpha=1.0, background_fill_alpha=1.0,
                  background_fill_color='white', angle=0.0,
                  angle_units='deg', text_font_style='normal',
                  text_font='Arial')

# 添加LabelSet到绘图对象中
p.add_layout(labels)

# 显示绘图结果
show(p)

在上面的示例代码中，我们创建了一个包含NaN值的示例数据字典。然后，我们使用ColumnDataSource将数据传递给LabelSet。在LabelSet的参数中，我们将render_mode设置为'canvas'，这将忽略NaN值并只在有效数据上绘制标签。最后，我们将LabelSet添加到绘图对象中，并使用show函数显示绘图结果。