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包含NaNs和字母算术值等混合元素的系列，其中的数字需要保留并转换为浮点数。

这个问答内容涉及到处理包含NaNs和字母算术值等混合元素的系列，并将其中的数字保留并转换为浮点数。针对这个问题，我会给出以下完善且全面的答案：

在处理包含NaNs和字母算术值等混合元素的系列时，可以采用以下步骤：

数据预处理：首先，需要对原始数据进行预处理，将字母算术值和NaNs进行标记或替换。可以使用Python中的pandas库来处理数据。使用pandas的replace()函数将字母算术值替换为NaNs，使用dropna()函数删除包含NaNs的行或列。
数字转换：接下来，需要将保留的数字转换为浮点数。可以使用pandas的to_numeric()函数将字符串类型的数字转换为浮点数类型。该函数还可以处理包含NaNs的数据，并将其转换为NaNs。
数据分析和应用场景：处理完混合元素的系列后，可以进行数据分析和应用场景的探索。根据具体需求，可以使用pandas和其他数据分析工具进行统计分析、可视化展示、机器学习等操作。

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