PandasでNaNを含む列を取得する方法

NaNを含む列の検出

Pandasでは、データフレーム内のNaNを含む列を検出するために isnull() 関数と any() 関数を組み合わせて使用します。以下にその方法を示します。

import pandas as pd
import numpy as np

# データフレームを作成
df = pd.DataFrame({
    'A': [1, 2, np.nan],
    'B': [5, np.nan, np.nan],
    'C': [1, 2, 3]
})

# NaNを含む列を検出
nan_columns = df.columns[df.isnull().any()].tolist()

print(nan_columns)

このコードは、データフレーム df 内の各列で isnull() 関数を呼び出し、その結果を any() 関数に渡しています。isnull() 関数は、各要素がNaNであるかどうかを示すブール値のデータフレームを返します。その後、any() 関数は、各列に少なくとも1つのTrue（つまりNaN）が含まれているかどうかをチェックします。結果として得られるブール値のシリーズを df.columns[] に渡すことで、NaNを含む列の名前のリストが得られます。この例では、nan_columns は ['A', 'B'] となります。これは、列 ‘A’ と ‘B’ がNaNを含んでいることを示しています。
この方法を使えば、データフレーム内の任意の列がNaNを含んでいるかどうかを簡単にチェックできます。

NaNの数を数える

Pandasでは、データフレーム内のNaNの数を数えるために isnull() 関数と sum() 関数を組み合わせて使用します。以下にその方法を示します。

import pandas as pd
import numpy as np

# データフレームを作成
df = pd.DataFrame({
    'A': [1, 2, np.nan],
    'B': [5, np.nan, np.nan],
    'C': [1, 2, 3]
})

# NaNの数を数える
nan_count = df.isnull().sum()

print(nan_count)

このコードは、データフレーム df 内の各要素で isnull() 関数を呼び出し、その結果を sum() 関数に渡しています。isnull() 関数は、各要素がNaNであるかどうかを示すブール値のデータフレームを返します。その後、sum() 関数は、各列のTrue（つまりNaN）の数を数えます。結果として得られるシリーズは、各列のNaNの数を示しています。この例では、nan_count は A 1, B 2, C 0 となります。これは、列 ‘A’ には1つのNaNが、列 ‘B’ には2つのNaNが、列 ‘C’ にはNaNがないことを示しています。
この方法を使えば、データフレーム内の任意の列のNaNの数を簡単に数えることができます。

特定の列でNaNを探す

Pandasでは、データフレーム内の特定の列でNaNを探すために isnull() 関数を使用します。以下にその方法を示します。

import pandas as pd
import numpy as np

# データフレームを作成
df = pd.DataFrame({
    'A': [1, 2, np.nan],
    'B': [5, np.nan, np.nan],
    'C': [1, 2, 3]
})

# 列 'A' でNaNを探す
nan_in_A = df['A'].isnull()

print(nan_in_A)

このコードは、データフレーム df の列 ‘A’ で isnull() 関数を呼び出しています。isnull() 関数は、各要素がNaNであるかどうかを示すブール値のシリーズを返します。この例では、nan_in_A は 0 False, 1 False, 2 True となります。これは、列 ‘A’ の3つ目の要素がNaNであることを示しています。
この方法を使えば、データフレーム内の任意の列でNaNを探すことができます。

NaNを含む列の選択

Pandasでは、データフレーム内のNaNを含む列を選択するために isnull() 関数と any() 関数を組み合わせて使用します。以下にその方法を示します。

import pandas as pd
import numpy as np

# データフレームを作成
df = pd.DataFrame({
    'A': [1, 2, np.nan],
    'B': [5, np.nan, np.nan],
    'C': [1, 2, 3]
})

# NaNを含む列を選択
df_nan = df[df.columns[df.isnull().any()]]

print(df_nan)

このコードは、データフレーム df 内の各列で isnull() 関数を呼び出し、その結果を any() 関数に渡しています。isnull() 関数は、各要素がNaNであるかどうかを示すブール値のデータフレームを返します。その後、any() 関数は、各列に少なくとも1つのTrue（つまりNaN）が含まれているかどうかをチェックします。結果として得られるブール値のシリーズを df.columns[] に渡すことで、NaNを含む列の名前のリストが得られます。このリストを df[] に渡すことで、NaNを含む列だけを選択した新しいデータフレーム df_nan が作成されます。この例では、df_nan は列 ‘A’ と ‘B’ を含んでいます。これは、列 ‘A’ と ‘B’ がNaNを含んでいることを示しています。
この方法を使えば、データフレーム内のNaNを含む列だけを選択することができます。