【初心者向け】Python Pandasのfillnaで欠損値を一発で解消！

fillna は、Pandas ライブラリのDataFrameオブジェクトにあるメソッドの一つで、欠損値を特定の値で穴埋めする方法です。

fillna メソッドは、DataFrame内の欠損値を指定した値で置き換えます。以下は fillna メソッドの基本的な使い方です。

import pandas as pd
import numpy as np

df = pd.DataFrame({'A': [1, 2, None, 4, None, 6], 'B': [None, 2, 3, None, 5, None]})
print(df)

df_fillna = df.fillna(value=0)
print(df_fillna)

出力:

     A    B
0  1.0  NaN
1  2.0  2.0
2  NaN  3.0
3  4.0  NaN
4  NaN  5.0
5  6.0  NaN

     A    B
0  1.0  0.0
1  2.0  2.0
2  0.0  3.0
3  4.0  0.0
4  0.0  5.0
5  6.0  0.0

この例では、DataFrame df にいくつかの欠損値が含まれています。fillna メソッドを使用することで、DataFrame内の欠損値が0で置き換えられます。

また、fillnaメソッドは、inplace引数をTrueにすることで、元のDataFrameを変更することもできます。

import pandas as pd
import numpy as np

df = pd.DataFrame({'A': [1, 2, None, 4, None, 6], 'B': [None, 2, 3, None, 5, None]})
print(df)

df.fillna(value=0, inplace=True)
print(df)

出力:

     A    B
0  1.0  NaN
1  2.0  2.0
2  NaN  3.0
3  4.0  NaN
4  NaN  5.0
5  6.0  NaN

     A    B
0  1.0  0.0
1  2.0  2.0
2  0.0  3.0
3  4.0  0.0
4  0.0  5.0
5  6.0  0.0