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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

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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[____(____)])
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