pandasで、行 or 列内に欠損値がある時に、無視して加算・無視せず加算する方法 - Qiita
データ分析で欠損(NaN)処理時に0で埋めたり、平均値で埋めたり、dropしたり、前の値を引き継いだり、、というのはよくあります。 が、集計時に、欠損をそのまま欠損として渡す、というのが見当たらなかったのでメモ。 0. ライブラリインポート & サンプルデータ設定 import pandas as pd import numpy as np df = pd.DataFrame({'C1': [1, np.nan, np.nan], 'C2': [2, 1, 3], 'C3': [np.nan, np.nan, 1]})
How to check for NaN values
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pandasで欠損値NaNが含まれているか判定、個数をカウント | note.nkmk.me
pandas.DataFrame, Seriesに欠損値NaNが含まれているか判定する方法、および、欠損値NaNの個数をカウントする方法について説明する。isnull(), isna(), notnull(), notna()メソッドなどを使う。 欠損値NaNを削除・置換する方法、欠損値NaNに限らず特定の条件を満たす要素の数をカウントする方法については以下の記事を参照。 関連記事: pandasで欠損値NaNを削除（除外）するdropna 関連記事: pandasで欠損値NaNを置換（穴埋め）するfillna 関連記事: pandasで特定の条件を満たす要素数をカウント（全体、行・列ごと） なお、pandasではNaN（Not a Number: 非数）のほか、Noneも欠損値として扱われる。 関連記事: pandasにおける欠損値（nan, None, pd.NA） 本記事のサンプルコ
<Python, pandas> Nanのある行を選択する。Nanない行を選択する。 - ねこゆきのメモ
Nanのある行、ない行を選択する。 .isnull()と.dropna()。 お互いが逆だが、返す値がちと違う。 まずは、Nanのある行を選択。 In [31]: import pandas as pd In [32]: import numpy as np In [33]: df = pd.DataFrame({'a':[1,2,np.nan,3,4],'b':[np.nan,2,3,np.nan,5]}) In [34]: df Out[34]: a b 0 1 NaN 1 2 2 2 NaN 3 3 3 NaN 4 4 5 In [35]: df.isnull() Out[35]: a b 0 False True 1 False False 2 True False 3 False True 4 False False と、boolで返る。 また、下記でも同じ。 In [36]:
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