演習課題「欠損値の削除(シリーズ)」
コードエリアには、シリーズsが定義されています。
このシリーズsのなかから欠損値を削除して出力してください。
採点の前にはすべてのセルを実行し、ノートブックを保存してください。
※ 回答時にはprint(s)をコメントアウトして回答してください。
演習課題「欠損値の削除(データフレーム)」
コードエリアには、データフレームdfが定義されています。
このデータフレームdfのなかで、一行のデータがすべて欠損値である行を削除して出力してください。
採点の前にはすべてのセルを実行し、ノートブックを保存してください。
※ 回答時にはprint(df)をコメントアウトして回答してください。
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＃02:欠損値の削除(dropna)
このチャプターでは、欠損値を削除する方法を学習します。
- dropnaメソッドを用いることで、欠損値を削除した新しいシリーズやデータフレームを作成することができる
- シリーズの例:
import pandas as pd
s = pd.Series([813, float("NaN"), None, 100])
print(s.dropna())
s.dropna(inplace=True)のように用いると、シリーズを直接変更することができる
- データフレームの例:
import pandas as pd
df = pd.DataFrame([["Kirishima", None], ["Rokumura", "Python"], [None, None]], columns=["student", "lang"])
print(df)
print(df.dropna())
- データフレームの各行のデータで、ひとつでも欠損値が含まれている場合、その行を削除している
- すべてのデータが欠損値のときに削除したいときは、
print(df.dropna(how="all"))のように用いる
- シリーズの例: