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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