[pandas] 5. DataFrameの算術演算(fill_valueによる欠損値の穴埋め)

はじめに
解説
まとめ
参考

はじめに

この記事では、Pandasライブラリを使用したDataFrameでの算術演算について解説します。特に欠損値（NaN）が存在する場合の計算結果への影響と、fill_valueパラメータを使用して欠損値を適切に処理する方法に焦点を当てています。

解説

モジュールのインポート

DataFrameの作成

np.cumsum()による累積和の計算

DataFrameの計算はnp.arrayと同様に実行されます。axis=1を指定すると行方向に計算が行われます。計算後もDataFrameのインデックスとカラム名は元のまま維持されます。

欠損値を含む計算

dataとdata2では共通するインデックスはAのみであるため、他のインデックスの計算結果はNaNとなります。また、計算を行うとインデックスは自動的にソートされます。

fill_valueで欠損値を穴埋して計算

fill_value=xとすることで、欠損している部分をxとした計算が行われる。

まとめ

DataFrameの算術演算では欠損値（NaN）が存在すると計算結果もNaNとなってしまいますが、fill_valueパラメータを使用することで欠損値を任意の値で置き換えて計算できます。これにより、より柔軟なデータ処理と正確な分析結果を得ることが可能になります。データ分析の現場では、この欠損値の適切な処理がクリーンで信頼性の高い結果を導くための重要なステップとなります。