在处理数据时，如果需要计算某列（比如`con_1`, `con_2`, 和 `con_3`）的平均值，并且希望忽略其中的缺失值（通常表示为NaN或None等）和状态值（这里假设是除了数字以外的其他非数值型的数据），可以使用Python中的pandas库来实现。

以下是一个基本的示例，说明了如何使用pandas DataFrame来处理这种情况：

1. **导入必要的库**：首先需要导入`pandas`。

2. **创建DataFrame**：用你的数据创建一个DataFrame。假设`con_1`, `con_2`, 和 `con_3`列中有一些缺失值（NaN）和非数字的状态值。

3. **计算平均值**：使用`pandas.DataFrame.mean()`方法，配合适当的参数来忽略非数值类型的数据和缺失值。

示例代码如下：

```python
import pandas as pd

# 创建一个包含数据的字典
data = {
    'con_1': [10, 20, None, '状态', 30],
    'con_2': [40, None, 50, '状态', 60],
    'con_3': ['状态', 70, 80, 90, None]
}

# 创建DataFrame
df = pd.DataFrame(data)

# 将非数字类型的数据转换为NaN，这样在计算平均值时就可以被忽略
for col in df.columns:
    df[col] = pd.to_numeric(df[col], errors='coerce')

# 现在可以安全地计算平均值了
mean_values = df.mean()

print(mean_values)
```

在这个例子中：
- 首先，我们创建了一个包含`con_1`, `con_2`, 和 `con_3`列的DataFrame。
- 使用`pd.to_numeric()`函数将所有非数字型数据转换为NaN（这包括原始的None和状态值）。
- 然后使用`df.mean()`计算每个列的平均值，由于NaN在计算平均值时会被自动忽略。

这样得到的结果就是忽略了缺失值和状态值得到的真实数值的平均值。

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