pandasのfillnaメソッドを活用したデータ前処理

fillnaメソッドの基本的な使い方

pandasのfillnaメソッドは、データフレーム内の欠損値（NaN）を指定した値で埋めるためのメソッドです。以下に基本的な使い方を示します。

まずは、欠損値を含むデータフレームを作成します。

import pandas as pd
import numpy as np

df = pd.DataFrame({
    'A': [1, 2, np.nan],
    'B': [5, np.nan, np.nan],
    'C': [1, 2, 3]
})

このデータフレームでは、’A’列の3行目と’B’列の2行目と3行目に欠損値が存在します。

fillnaメソッドを使って、これらの欠損値を0で埋めてみましょう。

df.fillna(0)

これにより、元のデータフレームの欠損値がすべて0で埋められた新しいデータフレームが生成されます。

fillnaメソッドは、さまざまな引数を取ることができ、これにより欠損値の補完方法を細かく制御することが可能です。詳細な使用方法については、公式のpandasドキュメンテーションを参照してください。

pandasのfillnaメソッドは、単一の値を指定して全ての欠損値を埋めるだけでなく、条件に基づいて欠損値を埋めることも可能です。以下にその例を示します。

まず、以下のようなデータフレームを考えます。

df = pd.DataFrame({
    'A': [1, 2, np.nan, 4, 5],
    'B': [5, np.nan, np.nan, 8, 9],
    'C': [1, 2, 3, 4, 5]
})

このデータフレームでは、’A’列の3行目と’B’列の2行目と3行目に欠損値が存在します。

次に、’A’列の欠損値を0、’B’列の欠損値を99で埋めるとします。この場合、fillnaメソッドに辞書を渡すことで、列ごとに異なる値で欠損値を埋めることができます。

df.fillna({'A': 0, 'B': 99})

このように、fillnaメソッドを使うと、条件に基づいて欠損値を埋めることが可能です。これにより、より柔軟なデータ前処理が可能となります。

pandasのfillnaメソッドは、他のpandasの機能と組み合わせて使用することで、さらに強力なデータ前処理を行うことが可能です。以下にその例を示します。

まず、以下のようなデータフレームを考えます。

df = pd.DataFrame({
    'A': [1, 2, np.nan, 4, 5],
    'B': [5, np.nan, np.nan, 8, 9],
    'C': [1, 2, 3, 4, 5]
})

このデータフレームでは、’A’列の3行目と’B’列の2行目と3行目に欠損値が存在します。

次に、各列の欠損値をその列の平均値で埋めるとします。この場合、pandasのmeanメソッドとfillnaメソッドを組み合わせることで、各列の平均値で欠損値を埋めることができます。

df.fillna(df.mean())

このように、fillnaメソッドは他のpandasの機能と組み合わせて使用することで、より高度なデータ前処理を行うことが可能です。これにより、欠損値の扱い方を柔軟に制御し、データ分析の精度を向上させることができます。