例えばCSVファイルをpandasで読み込んだとき、要素が空白だったりすると欠損値だとみなされNaN(Not a Number: 非数)で表される。 欠損値を除外(削除)するにはdropna()メソッド、欠損値を他の値に置換(穴埋め)するにはfillna()メソッドを使う。また、欠損値を含む行や列を抽出したい場合は、要素が欠損値かどうかを判定するisnull()メソッドを使う。 ※本記事は分割されました。 pandasにおける欠損値 pandasにおける欠損値(nan, None, pd.NA) 欠損値NaNを削除: dropna() pandasで欠損値NaNを削除(除外)するdropna 欠損値NaNを置換: fillna() pandasで欠損値NaNを置換(穴埋め)するfillna 欠損値NaNを補間: interpolate() pandasで欠損値NaNを前後の値から補間するi
![pandasで欠損値NaNを除外(削除)・置換(穴埋め)・抽出 | note.nkmk.me](https://cdn-ak-scissors.b.st-hatena.com/image/square/b53c521913fd8751d97a4eb212de62ff3214d0ad/height=288;version=1;width=512/https%3A%2F%2Fi.gyazo.com%2Fdb53287e9b7834a714fef827e2b0fc42.png)