【Python】Pandasで欠損値(NaN)をカウントする方法

この記事では、Pandasを使ってデータセット内の欠損値(NaN)をカウントする方法を学ぶことができます。

データ分析において欠損値の扱いは重要なポイントなので、ぜひ理解しておきましょう。

目次から探す

Pandasとは

Pythonのデータ分析ライブラリであるPandasは、データの操作や分析を行う際に非常に便利なツールです。

Pandasを使用することで、データの読み込み、整形、集計、可視化などを簡単に行うことができます。

特に、表形式のデータを扱う際に威力を発揮します。

欠損値(NaN)とは

欠損値(NaN)とは、データセット内で値が欠けていることを示す特殊な値です。

欠損値があると、データの分析や処理が困難になることがあります。

Pandasを使用して欠損値を扱う際には、まず欠損値の有無を確認し、適切に処理することが重要です。

Pandasで欠損値(NaN)をカウントする方法

データセットの読み込み

Pandasを使用して欠損値(NaN)をカウントする方法を学ぶ前に、まずはデータセットを読み込む必要があります。

一般的には、CSVファイルやExcelファイルなどからデータを読み込むことが多いです。

Pandasにはread_csv()read_excel()などの便利な関数が用意されており、これらを使うことで簡単にデータを読み込むことができます。

欠損値(NaN)の確認

データを読み込んだ後は、欠損値(NaN)の有無を確認することが重要です。

欠損値が含まれていると、そのまま分析を行うと誤った結果が得られる可能性があります。

PandasのDataFrameオブジェクトには、isnull()やisna()といったメソッドを使うことで、各要素が欠損値かどうかを確認することができます。

欠損値(NaN)のカウント方法

isnull()メソッドの使用

isnull()メソッドは、各要素が欠損値であるかどうかをTrue(欠損値)またはFalse(欠損値でない)で返します。

これを利用して、データセット全体で欠損値がいくつあるかをカウントすることができます。

isna()メソッドの使用

isna()メソッドもisnull()と同様に、各要素が欠損値であるかどうかを確認します。

isnull()isna()は同じ機能を持っており、どちらを使っても構いません。

notna()メソッドの使用

notna()メソッドは、isnull()isna()とは逆の動作をします。

つまり、各要素が欠損値でない場合にTrueを返します。

これを使うことで、欠損値でない要素の数をカウントすることができます。

count()メソッドの使用

count()メソッドは、各列ごとに非欠損値の数をカウントします。

このメソッドを使うことで、各列における欠損値でない要素の数を簡単に取得することができます。

これらの方法を組み合わせることで、Pandasを使って効果的に欠損値(NaN)をカウントすることができます。

データ分析や前処理の際には、欠損値の扱いに注意を払うことが重要です。

欠損値(NaN)の扱いはデータ分析において非常に重要です。

適切な処理を行うことで、正確な分析結果を得ることができます。

Pandasを使用して欠損値(NaN)をカウントする方法のまとめ

Pandasを使用して欠損値(NaN)をカウントする方法について、いくつかの方法をまとめてみましょう。

欠損値の数を正確に把握することはデータ分析において重要です。

以下では、Pandasを使った欠損値のカウント方法を紹介します。

isnull()メソッドの使用

isnull()メソッドは、データフレーム内の各要素が欠損値であるかどうかを判定し、True(欠損値)またはFalse(欠損値でない)の真偽値を返します。

これを利用して、欠損値の数をカウントすることができます。

import pandas as pd

# データフレームdfに対してisnull()メソッドを使用して欠損値の数をカウント
missing_values = df.isnull().sum()
print(missing_values)

isna()メソッドの使用

isna()メソッドもisnull()メソッドと同様に、欠損値の有無を判定するために使用できます。

isna()メソッドも欠損値の数をカウントするのに便利です。

import pandas as pd

# データフレームdfに対してisna()メソッドを使用して欠損値の数をカウント
missing_values = df.isna().sum()
print(missing_values)

notna()メソッドの使用

notna()メソッドは、欠損値でない要素をTrue、欠損値をFalseとして返します。

これを利用して、欠損値でない要素の数をカウントすることも可能です。

import pandas as pd

# データフレームdfに対してnotna()メソッドを使用して欠損値でない要素の数をカウント
non_missing_values = df.notna().sum()
print(non_missing_values)

count()メソッドの使用

count()メソッドは、各列の非欠損値の数を返します。

このメソッドを使用することで、欠損値でない要素の数をカウントすることができます。

import pandas as pd

# データフレームdfに対してcount()メソッドを使用して非欠損値の数をカウント
non_missing_values = df.count()
print(non_missing_values)

これらの方法を組み合わせて使うことで、Pandasを活用してデータセット内の欠損値の数を正確にカウントすることができます。

欠損値の数を正確に把握することは、データの品質を確保する上で非常に重要です。

データ分析の前に、必ず欠損値の処理を適切に行うようにしましょう。

目次から探す