Python Pandasのnotnull()メソッドでNULL値（NaN）を確認する方法

Pandasのnotnull()メソッドは、ブール値（True / False）を返すメソッドです。DataFrameにNULL値（NaN）が含まれている場合はFalseを返し、NULL値でない場合はTrueを返します。

ここでは、NaN（NULL値）をいくつか含む次のCSVファイルを例にして説明します。

CSVファイルの読み込み

まず、read_csv()を使ってCSVファイルを読み込みます。

dataFrame = pd.read_csv("C:\\Users\\amit_\\Desktop\\CarRecords.csv")

NULL値以外（有効なデータ）の確認

notnull()メソッドを呼び出して、NULL値以外の要素を確認します。

res = dataFrame.notnull()

notnull()はブール値を返すため、DataFrameを表示すると、CSVの各データがTrueとFalseの形で表示されます。NULL値（NaN）のセルにはFalseが、NULL値以外のセルにはTrueが表示されます。

サンプルコード

以下が完全なコード例です。

import pandas as pd

# CSVファイルを読み込む
dataFrame = pd.read_csv("C:\\Users\\amit_\\Desktop\\CarRecords.csv")
print("DataFrame...\n",dataFrame)

# DataFrameの行数と列数を取得
print("\nNumber of rows and column in our DataFrame = ",dataFrame.shape)

# NULL値以外を確認
res = dataFrame.notnull()
print("\nDataFrame displaying False for Null (NaN) value = \n",res)

# NULL値を含む行を削除
dataFrame = dataFrame.dropna()
print("\nDataFrame after removing null values...\n",dataFrame)
print("\n(Updated) Number of rows and column in our DataFrame = ",dataFrame.shape)

実行結果

上記のコードを実行すると、次のような出力が得られます。

DataFrame...
           Car       Place   UnitsSold
0         Audi   Bangalore        80.0
1    Porsche      Mumbai       110.0
2   RollsRoyce        Pune         NaN
3          BMW       Delhi       200.0
4     Mercedes   Hyderabad        80.0
5  Lamborghini  Chandigarh         NaN
6         Audi      Mumbai         NaN
7     Mercedes        Pune       120.0
8  Lamborghini       Delhi       100.0

Number of rows and column in our DataFrame = (9, 3)

DataFrame displaying False for Null values =
    Car   Place   UnitsSold
0  True    True        True
1  True    True        True
2  True    True        False
3  True    True        True
4  True    True        True
5  True    True        False
6  True    True        False
7  True    True        True
8  True    True        True

DataFrame after removing null values...
           Car      Place   UnitsSold
0         Audi  Bangalore        80.0
1      Porsche     Mumbai       110.0
3          BMW      Delhi       200.0
4     Mercedes  Hyderabad        80.0
7     Mercedes        Pune       120.0
8  Lamborghini      Delhi       100.0

(Updated)Number of rows and column in our DataFrame = (6, 3)

まとめ

このように、notnull()メソッドを使えば、DataFrame内のどのセルにNULL値（NaN）が含まれているかを一目で確認できます。また、確認後にdropna()メソッドを組み合わせれば、NULL値を含む行を簡単に削除することも可能です。データクレンジングや前処理の際に非常に便利な機能なので、ぜひ活用してみてください。