对于同时包含Float number和NaN或None值的同一列中的浮点值进行舍入,可以按照以下步骤进行处理:
numpy.nan_to_num()
函数将NaN值替换为0,或者使用pandas的fillna()
函数将None值替换为指定的数值。round(value, decimals)
函数将浮点数value保留decimals位小数。df['column'].apply(lambda x: round(x, decimals))
来对名为'column'的列中的所有浮点数进行舍入操作。总结一下,对于同时包含Float number和NaN或None值的同一列中的浮点值进行舍入,可以先将NaN或None值替换为有效的浮点数值,然后使用合适的舍入函数对浮点数进行舍入操作。具体的代码实现可以根据使用的编程语言和库来进行调整。
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