PythonでNaNを扱う方法

Pythonのデータ分析ライブラリであるPandasを使用して、データフレーム内の特定の値をNaN（Not a Number）に置き換える方法について説明します。

Pandasで値をNaNに置き換える

Pandasのreplace()関数を使用して、データフレーム内の特定の値をNaNに置き換えることができます。以下にその例を示します。

import pandas as pd
import numpy as np

# データフレームを作成
df = pd.DataFrame({
    'A': [1, 2, '?', 4],
    'B': ['a', 'b', '?', 'd']
})

# '?'をNaNに置き換える
df.replace('?', np.nan, inplace=True)

このコードでは、’?’という値を持つ全ての要素がNaNに置き換えられます。

特定の列の値をNaNに置き換える

特定の列だけを対象にしたい場合は、以下のように列を指定します。

# 'A'列の'?'をNaNに置き換える
df['A'].replace('?', np.nan, inplace=True)

NaNを別の値に置き換える

NaNを別の値に置き換えるには、fillna()関数を使用します。

# NaNを0に置き換える
df.fillna(0, inplace=True)

以上がPythonとPandasを使用して、データフレーム内の特定の値をNaNに置き換え、またはNaNを別の値に置き換える基本的な方法です。これらの技術は、データクレンジングや前処理において非常に有用です。