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如何对同时包含Float number和Nan或None值的同一列中的浮点值进行舍入？

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：

首先，需要将NaN或None值替换为有效的浮点数值。可以使用Python中的numpy库或pandas库来处理。例如，可以使用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。
接下来，可以使用Python的内置round()函数或者numpy库中的around()函数来进行舍入操作。这些函数可以接受两个参数，第一个参数是要进行舍入操作的浮点数，第二个参数是指定保留的小数位数。例如，可以使用round(value, decimals)函数将浮点数value保留decimals位小数。
如果需要对整个列进行舍入操作，可以使用pandas库中的apply()函数结合lambda表达式来实现。例如，可以使用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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