【Python】Pandasでデータ解析-欠損値の変更-

Pandasでデータ解析

欠損値の変換

次のコードで特定の列の欠損値を任意の値で変換することが可能です。

df.fillna(value={'注':'なし'},inplace = True)

これはDataFrameの”注”列の欠損値を”なし”という文字列に置換します。
またdf.isnull().sum() で欠損値がなくなったっか確認できます。

列の削除

場合によっては、列自体が不要な場合もありますので、その場合は以下のコードで削除できます。

df.drop(['注'], axis=1, inplace=True)

ソースコード

import pandas as pd
df = pd.read_csv('./c01.csv', encoding="shift-jis")
df.fillna(value={'注':'なし'},inplace = True)
df.head()
df.isnull().sum() #欠損値がなくなったことを確認
df.drop(['注'], axis=1, inplace=True)
df.head()