男のブログ俺は中卒だ。学歴なんて無くても生きていける。プログラミングpythonsuckamonデータ分析をおこなうにあたり、まずはデータベースなどで収集したデータをプログラムで扱いやすいよう整形する必要がある。データ分析では、この前処理に多くの時間を費やすことになる。欠損値や重複値の処理、その他文字列操作などが必要な前処理として挙げられる。今回はデータセットの前処理のうち、欠損値の取り扱いについて詳しく取り上げていこう。欠損値を削除するdropnaメソッドデータフレームに対しdropnaメソッドを実行する欠損値を穴埋めするfillnaメソッド列ごとに別の値で穴埋めをする既存オブジェクトを上書きするサンプルデータセットの用意まずはサンプルとなるデータセット(シリーズ)を用意しよう。available)と呼ぶ。上記の例ではNumpyを利用して欠損値NAを設定したが、Python標準のNone値が配列に含まれている場合も欠損値として扱われる。bool欠損値を削除するdropnaメソッドデータセットから欠損値を削除する方法はいくつも存在するが、dropnaメソッドを使うと簡単だ。下記のように、シリーズに対しdropnaメソッドを実行すると、欠損値でないデータのみを持ったシリーズを返してくれる。float64データフレームに対しdropnaメソッドを実行するデータフレームに対しdropnaメソッドを使う場合は、少し複雑になる。dropnaの引数に何も指定しない例を見てみよう。3.0上記のように、デフォルトでは欠損値を一つでも含む行を全て削除した結果が返る。引数howにallを指定すると、全てのデータが欠損値である行のみを削除する。3.0また、軸を指定することで列を削除することも可能だ。3.0欠損値を穴埋めするfillnaメソッドdropnaメソッドでは欠損値が含まれる行を削除してしまうが、同じ行に必要な情報が保存されている場合、これでは都合が悪い。欠損値を何か別の値で代入したいケースもあるだろう。そこで有用なのがfillnaメソッドだ。fillnaメソッドは、引数に任意の値を指定し、欠損値をその値で置き換えることができる。-0.465991列ごとに別の値で穴埋めをするまた、引数にディクショナリを指定すると、列ごとに別の値を代入することができる。1.042735既存オブジェクトを上書きするfillnaメソッドを実行すると、デフォルトでは新しいオブジェクトを返すが、オプションのinplaceにTrueを指定することで、既存のオブジェクトを上書きすることもできる。アヤメの品種データを使って機械学習...2019年8月9日NumPyで行列の計算(線形代数)をおこなうプロフィール中卒男15歳で熊本から単身大阪へ渡り、囲碁棋士になるための修行を積む。その後、紆余曲折ありプログラミングを学び職とする。現在プログラミングや統計、機械学習の勉強に合わせ、双子の育児に奮闘中。