Pandas DataFrame内の値がNaNかどうかを確認する方法

NaNの確認方法

PythonのPandasライブラリを使用して、DataFrame内の値がNaNかどうかを確認する方法は、isnull()メソッドを使うことです。このメソッドは、各要素がNaNかどうかを確認し、TrueまたはFalseのブール値を返します。

サンプルコード1:

import pandas as pd

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

print(df.isnull())

上記のコードでは、DataFrame df内の値がNaNかどうかを確認しています。出力は以下のようになります。

       A      B
0  False   True
1  False  False
2   True  False

サンプルコード2:

import pandas as pd
import numpy as np

data = {'A': [1, 2, np.nan], 'B': [np.nan, 5, 6]}
df = pd.DataFrame(data)

print(df.isnull())

上記のコードでは、np.nanを使用してNaNを表現しています。出力は以下のようになります。

       A      B
0  False   True
1  False  False
2   True  False

サンプルコード3:

import pandas as pd

data = {'A': [1, 2, 3], 'B': [4, 5, 6]}
df = pd.DataFrame(data)

print(df.isnull())

上記のコードでは、DataFrame df内の値が全てNaNでないことを確認しています。出力は以下のようになります。

       A      B
0  False  False
1  False  False
2  False  False

以上が、Pandasを使用してDataFrame内の値がNaNかどうかを確認する方法のサンプルコードとその出力結果です。この方法を使うことで、データの欠損値を簡単に特定することができます。

Pandas DataFrame内の値がNaNかどうかを確認するには、`isnull()`メソッドを使用します。このメソッドは、各要素がNaN（欠損値）であるかどうかを示す真偽値のDataFrameを返します。例えば、`df.isnull()`は、DataFrame `df`内の各要素がNaNかどうかを確認するために使用されます。

また、`notnull()`メソッドを使用すると、NaNでない値を持つ要素を示す真偽値のDataFrameを取得できます。これにより、NaNでない値を持つ行や列を選択する際に便利です。

例えば、`df.notnull()`は、DataFrame `df`内の各要素がNaNでないかどうかを確認するために使用されます。

これらのメソッドを使用することで、Pandas DataFrame内の値がNaNかどうかを簡単に確認できます。