PythonとPandasを使用したNaNデータの判定方法

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NaN（欠損値）を判定する方法について説明します。

DataFrameとSeriesでのNaN判定

DataFrameやSeriesの単位でNaNを判定する場合、Pandasの isna() または isnull() メソッドを使用します。

# DataFrameでの判定
df.isna()
df.isnull()

# Seriesでの判定
df[0].isna()
df[1].isna()
df[0].isnull()
df[1].isnull()

要素単位でのNaN判定

要素単位でNaNを判定する場合、Pandasのメソッドは使用できません。そのため、それぞれのデータ型に合わせて判定する必要があります。

# 要素での判定
np.isnan(df[0][1])  # True
np.isnan(df[1][2])  # True

ただし、for文などで行単位でイテレーションし、要素に対してNaNを判定する場合はデータ型を意識して判定式を記述するように注意が必要です。

以上、PythonとPandasを使用したNaNデータの判定方法について説明しました。これらの方法を活用して、データ分析における欠損値の取り扱いをより効率的に行ってください。.