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将除月末以外的所有值设置为NaN的最常用方法是什么？

将除月末以外的所有值设置为NaN的最常用方法是使用pandas库中的fillna()函数。该函数可以用来填充缺失值，将指定的值或方法应用于缺失值所在的位置。

在这个问题中，可以使用fillna()函数将除月末以外的所有值设置为NaN。具体操作如下：

  1. 首先，导入pandas库：import pandas as pd
  2. 假设数据存储在一个名为df的DataFrame中，其中包含一个名为value的列。
  3. 使用fillna()函数将除月末以外的所有值设置为NaN：df['value'].fillna(value=pd.NA, inplace=True)

上述代码中，fillna()函数的参数value设置为pd.NA，表示将所有值设置为NaN。inplace=True表示在原始DataFrame上进行修改，而不是创建一个新的副本。

这种方法适用于处理时间序列数据中的缺失值，特别是需要将除特定日期外的所有值设置为NaN的情况。

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