欠損値を見つける

欠損値はどこにでも存在するため、分析の妨げにならないよう注意する必要があります。関数によってはデフォルトで欠損データを無視するものもありますが、それが常に望ましい挙動とは限りません。中には欠損値をまったく扱えない関数もあるため、そうした値は使用前に対処しておく必要があります。欠損値がどこにあるか、あるいはそもそも存在するかを把握していないと、分析でミスを犯す可能性があります。この演習では、データセットに欠損値があるかどうか、あるとすれば何個あるかを調べます。

pandas は pd としてインポート済みで、avocados_2016 を使用できます。このデータは2016年の販売分のみを対象としており、avocados よりも幅広い構成になっていて、アボカドのサイズごとに列が分かれています。列は date、avg_price、total_sold、small_sold、large_sold、xl_sold、total_bags_sold、small_bags_sold、large_bags_sold、xl_bags_sold です。