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Python-Pandasのすべてのnull値を持つ列を削除します


すべてnull値の列を削除するには、 dropnaを使用します ()メソッドを使用し、「how」パラメータを「 all」に設定します ” −

how='all'

まず、必要なライブラリをそれぞれのエイリアスとともにインポートしましょう-

import pandas as pd
import numpy as np

DataFrameを作成します。 Numpy np.infを使用してNaN値を設定しました

dataFrame = pd.DataFrame(
   {
      "Student": ['Jack', 'Robin', 'Ted', 'Robin', 'Scarlett', 'Kat', 'Ted'],"Result": [np.NAN, np.NAN, np.NAN, np.NAN, np.NAN, np.NAN,np.NAN]
   }
)

すべてnull値の列を削除するには、dropna()を使用して、必要なパラメーターを設定します-

dataFrame.dropna(how='all', axis=1, inplace=True)

以下はコードです-

import numpy as np
import pandas as pd

# Create DataFrame
dataFrame = pd.DataFrame(
   {
      "Student": ['Jack', 'Robin', 'Ted', 'Robin', 'Scarlett', 'Kat', 'Ted'],"Result": [np.NAN, np.NAN, np.NAN, np.NAN, np.NAN, np.NAN,np.NAN]
   }
)

print"DataFrame ...\n",dataFrame

dataFrame.dropna(how='all', axis=1, inplace=True)
print"\nDataFrame ...\n",dataFrame

出力

これにより、次の出力が生成されます-

DataFrame ...
   Result   Student
0     NaN      Jack
1     NaN     Robin
2     NaN       Ted
3     NaN     Robin
4     NaN  Scarlett
5     NaN       Kat
6     NaN       Ted

DataFrame ...
   Student
0     Jack
1    Robin
2      Ted
3    Robin
4 Scarlett
5      Kat
6      Ted

  1. PythonPandas-NaN値をIndexオブジェクトの指定された値で埋めます

    NaN値をIndexオブジェクトで指定された値で埋めるには、 index.fillna()を使用します パンダのメソッド。まず、必要なライブラリをインポートします- import pandas as pd import numpy as np いくつかのNaN値も使用してPandasインデックスを作成する- index = pd.Index([50, 10, 70, np.nan, 90, 50, np.nan, np.nan, 30]) パンダのインデックスを表示する- print("Pandas Index...\n",index) NaNに特定の値を入力します

  2. PythonPandas-DataFrame内のすべてのNaN要素を0に置き換えます

    NaN値を置き換えるには、fillna()メソッドを使用します。以下が、いくつかのNaN値を使用してMicrosoftExcelで開いたCSVファイルであるとしましょう- まず、必要なライブラリをインポートします- import pandas as pd CSVファイルからPandasDataFrameにデータをロードする- dataFrame = pd.read_csv("C:\\Users\\amit_\\Desktop\\SalesData.csv") fillna()メソッドを使用してNaN値を0に置き換えます- dataFrame.fillna(0)