[pandas] 7. DatarFrameの欠損値(NaN, None)について

はじめに
解説
NumpyにおけるNan
まとめ
参考

はじめに

データ分析において、欠損値の適切な処理は非常に重要です。Pandasでは、欠損値としてNaN（Not a Number）とNoneの2種類が主に使用されます。この記事では、これらの欠損値の特性、検出方法、そして処理方法について詳しく解説します。正確なデータ分析のためには、欠損値の理解と適切な対処が不可欠です。

解説

pandasのDataframeでの欠損値(NaN, None)は、np.arrayとは多少異なる点があります。

モジュールのインポート

NaN, Noneを要素として持つDataFrameの生成

DataFrameでは、NoneがNaNに変換されます。データ型はfloat64となります。

NaNの影響によるデータ型の変化

int型のDataFrameの場合

要素の一部をNaNに変更した場合、データ型がint64からfloat64に変わります。これは、NaNが浮動小数点値として扱われるためです。

bool型のDataFrameの場合

同様にbool型の配列もNaNによる影響で、float64型となります。

NumpyにおけるNan

numpyにおけるNanについては下記記事で説明しています。

[NumPy] 11. NumPy配列におけるNaNの様々な処理方法

NumPy配列のNaN値（欠損値）を検出、置換、削除する方法について解説します。データ分析時に必要なNaN処理の基本的なテクニックから応用まで網羅的に紹介します。

まとめ

本記事では、PandasのDataFrameにおける欠損値（NaNとNone）について解説しました。欠損値の検出にはisna()やisnull()が有効であり、欠損値の処理にはfillna()やdropna()などのメソッドが利用できます。また、欠損値の置換や補完においては、データの特性を考慮した適切な方法を選択することが重要です。適切な欠損値処理は、信頼性の高いデータ分析の基盤となります。