【Python初心者メモ】データ分析前の欠損値NaNの確認の重要性と方法 - Qiita

Python / 機械学習初心者です。 データ分析をしようと意気込んだ結果、欠損値の確認を怠ったことでつかえてしまったので反省としてメモを残します。 結論 データ分析に入る前に、欠損値の有無の確認を行うべきである 欠損値が見られる場合は、欠損値以外のデータを上書きするか、欠損値が含まれる行を除外して分析をするなど、何らかの対策をとるべきである 起こったこと Kaggleというデータ分析コンテストに参加した際、すべて目視で確認することができない量のデータを分析した その際、欠損値(NaN)の存在に気づかず、プログラムが大量のNaNだらけになってしまい、エラーが止まらなかった 欠損値とは Not a Number / NaN 計算の処理結果が表せない場合の特殊表現 詳細を追おうとすると大変にディープな勉強が必要そうなので、本稿ではふれません 他の数との演算結果をNaNで返す性質があるため、プロ