欠損値
欠損値がまったく含まれないデータセットは、ほとんど存在しません。pandasでは、欠損値は NaN として表されます。欠損値を確認するには、pandasの isnull() 関数を使用します。
pd.isnull(df['column']) は、値が欠損している場合は True を、欠損していない場合は False を返します。
Rと比べると、Pythonでは欠損値の扱いが少し異なります。
たとえば、.mean() メソッドはPythonでは欠損値を自動的に無視します。
また、.fillna() メソッドを使って欠損値を別の値に置き換えることもできます。このメソッドを使うと、列内のすべての欠損値が指定した値に置き換えられます。
この演習では、tips データセットに欠損値が含まれるように変更を加えてあります。
この演習はコースの一部です
R ユーザーのための Python
実践的なインタラクティブ演習
このサンプルコードを完成させて、この演習に挑戦してみましょう。
# Print the rows where total_bill is missing
print(tips.loc[____(____)])