pandasで欠損値NaNを除外（削除）・置換（穴埋め）・抽出

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interpolate
• 欠損値NaNを判定・カウント: isnull()
  • pandasで欠損値NaNが含まれているか判定、個数をカウント
• 欠損値NaNを抽出
  • pandasで欠損値NaNを含む行・列を抽出