PythonとPandasを使用したデータフレームの欠損値補完

PythonのPandasライブラリは、データ分析作業を効率的に行うための強力なツールです。特に、データフレーム内の欠損値（NaN）の取り扱いは、データ分析の質を大きく左右します。

欠損値の確認

まず、データフレーム内の欠損値を確認する方法を見てみましょう。以下のコードを使用して、各カラムの欠損値の数を表示できます。

import pandas as pd

# dfはあなたのデータフレーム
print(df.isnull().sum())

次に、欠損値の補完方法について見ていきましょう。Pandasのfillna()メソッドを使用すると、欠損値を指定した値で補完することができます。

欠損値を特定の値（例えば0）で補完するには、以下のようにfillna()メソッドを使用します。

# dfはあなたのデータフレーム
df.fillna(0)

欠損値を直前または直後の値で補完するには、fillna()メソッドのmethod引数を使用します。

# 直前の値で補間
df.fillna(method='ffill')

# 直後の値で補間
df.fillna(method='bfill')

欠損値を前後の値から推測して補完するには、interpolate()メソッドを使用します。

df.interpolate()

以上がPythonとPandasを使用したデータフレームの欠損値補完の基本的な方法です。これらの方法を適切に使用することで、データ分析の精度を向上させることができます。.