dropnaメソッドの基本的な使い方
Pandasのdropnaメソッドは、データフレームまたはシリーズから欠損値（NaN）を削除するためのメソッドです。基本的な使用方法は以下の通りです。
import pandas as pd
import numpy as np
# データフレームの作成
df = pd.DataFrame({
'A': [1, 2, np.nan],
'B': [5, np.nan, np.nan],
'C': [1, 2, 3]
})
# dropnaメソッドの使用
df = df.dropna()
このコードを実行すると、dfから欠損値を含む行がすべて削除されます。
ただし、dropnaメソッドは新しいデータフレームを返し、元のデータフレームは変更されません。元のデータフレームを直接変更するには、inplace=Trueパラメータを使用します。
df.dropna(inplace=True)
これで、dfから直接欠損値を含む行が削除されます。以上がdropnaメソッドの基本的な使い方です。次のセクションでは、dropnaメソッドがNaNを削除しない原因について説明します。
NaNが削除されない原因とは
PandasのdropnaメソッドがNaNを削除しない場合、その主な原因は以下の2つです。
-
データ型の問題: Pandasでは、欠損値は通常
np.nanとして表現されますが、これは浮動小数点型のデータに対してのみ適用されます。つまり、整数型や文字列型のデータに対してはnp.nanが使用できません。そのため、これらのデータ型の欠損値は異なる形式（例えば、Noneや空文字列）で表現されることがあります。このような場合、dropnaメソッドは欠損値を正しく認識できず、削除できないことがあります。 -
パラメータの設定:
dropnaメソッドは、デフォルトではNaNを含む行を削除します。しかし、axisパラメータを1に設定すると、NaNを含む列を削除します。また、howパラメータを'all'に設定すると、すべての値がNaNである行または列のみを削除します。これらのパラメータの設定により、意図した結果が得られないことがあります。
これらの問題を解決するための具体的な方法については、次のセクションで説明します。
解決法: inplaceパラメータの使用
dropnaメソッドがNaNを削除しない問題の一つの解決法は、inplaceパラメータを使用することです。inplaceパラメータは、データフレームを直接変更するかどうかを制御します。
デフォルトでは、inplaceはFalseに設定されています。これは、dropnaメソッドが新しいデータフレームを返し、元のデータフレームは変更されないことを意味します。したがって、メソッドの結果を新しい変数に代入するか、同じ変数に再代入する必要があります。
df = df.dropna()
しかし、inplace=Trueを設定すると、dropnaメソッドは元のデータフレームを直接変更します。これにより、新しい変数への代入や再代入の必要がなくなります。
df.dropna(inplace=True)
このように、inplaceパラメータを使用することで、dropnaメソッドがNaNを削除しない問題を解決することができます。ただし、inplace=Trueを使用すると、元のデータが失われるため、注意が必要です。次のセクションでは、dropnaメソッドの代替手段としてnotnullメソッドの使用について説明します。
代替手段: notnullメソッドの使用
dropnaメソッドがNaNを削除しない問題の一つの解決法は、notnullメソッドを使用することです。notnullメソッドは、データフレームまたはシリーズの各要素が欠損値でないかどうかを確認します。このメソッドは、各要素が欠損値でない場合にTrue、欠損値である場合にFalseを返すブール値のデータフレームまたはシリーズを返します。
以下に、notnullメソッドの基本的な使用方法を示します。
import pandas as pd
import numpy as np
# データフレームの作成
df = pd.DataFrame({
'A': [1, 2, np.nan],
'B': [5, np.nan, np.nan],
'C': [1, 2, 3]
})
# notnullメソッドの使用
mask = df.notnull()
# マスクを使用してNaNを含む行を削除
df = df[mask]
このコードを実行すると、dfから欠損値を含む行がすべて削除されます。
ただし、この方法ではdropnaメソッドと同様に、元のデータフレームは変更されません。元のデータフレームを直接変更するには、再度inplace=Trueパラメータを使用します。
以上がnotnullメソッドの基本的な使い方で、dropnaメソッドの代替手段として使用することができます。これにより、dropnaメソッドがNaNを削除しない問題を解決することができます。ただし、notnullメソッドもdropnaメソッドと同様に、データ型の問題に対処するためには、適切な前処理が必要です。具体的な前処理の方法については、別の記事で詳しく説明します。この記事が、Pandasのdropnaメソッドとnotnullメソッドの理解と使用に役立つことを願っています。それでは、Happy Data Wrangling! <(￣︶￣)>