欠損値(NaN)TwitterFacebookはてブLINEPocket実務上でデータを取り扱うと、たまたまデータの取得に失敗したり、オペレーターの入力ミスなどで欠損値が発生することが多々あります。pandasの欠損値はnumpyのnanが使用されます。ここでは判定方法やクレンジングの方法について学習します。欠損値がある列を除去するNaNの判定math.isnam例えばループ処理をしている際に欠損値があり演算でエラーが起きる場合があります。このため、演算前にNaNかどうかの判定をする必要があります。この場合、python組込みのmathモジュールを使用します。Truepandas.isnullpandasのisnull()メソッドを使用すると、SeriesやDataFrameに対し、NaNかどうかを判定したbool型のSeries/DataFrameを取得することができます。先ほどと同じSeriesでisnullを使用してみましょう。欠損値NaNを除去する次にデータクレンジングでよく使う欠損値の除去についてです。Series、DataFrameともにdropnaメソッドを使用します。欠損値を除去するdropna()メソッドを使用するとSeriesの欠損値を除去することができます。先ほどのサンプルのSeriesで試してみましょう。欠損値がある行を除去するDataFrameの場合は2次元ですので行、列を考慮する必要があります。単純にdropnaメソッドを実行すると、1つでもNaNのある行が削除されます。subsetを指定するとカラムを指定することができます。どれか1つでもNaNがあれば除去される。col1でNaNがあるものが除去される。欠損値がある列を除去する僕はあまり使ったことがないのですが、欠損値がある列を除去することもできます。引数にaxis=1を指定します。40欠損値を含むcol1が除去されます。関数オブジェクトPython学習講座はPython学習者を応援するサイトです。