【Pandas入門】すべての値がnull（NaN）の列を削除する方法

はじめに

Pandasでデータを扱っていると、すべての値が欠損値（NaN）になっている不要な列が出てくることがあります。このような列を削除するには、dropna()メソッドを使い、「how」パラメータを「all」に設定します。

how='all'

「how='all'」を指定すると、「すべての値がNaNである行・列」だけが削除対象になります。さらに「axis=1」を指定することで、行ではなく列方向に対して処理が適用されます。

必要なライブラリのインポート

まず、必要なライブラリをエイリアス（別名）付きでインポートしましょう。

import pandas as pd
import numpy as np

サンプルDataFrameの作成

次に、DataFrameを作成します。ここでは「Result」列のすべての値を、NumPyのnp.NaNを使って欠損値に設定しています。

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]
    }
)

このDataFrameには2つの列があります。「Student」列には名前のデータが入っていますが、「Result」列はすべてNaNのため、削除候補となります。

null値のみの列を削除する

すべての値がnullの列を削除するには、dropna()メソッドに必要なパラメータを指定して呼び出します。

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

各パラメータの意味は以下の通りです。

• how='all'：すべての値がNaNの場合にのみ削除する
• axis=1：列を対象に処理を行う（0または省略すると行が対象）
• inplace=True：元のDataFrameを直接変更する

完全なコード例

以下に実行可能なコード全体を示します。

import numpy as np
import pandas as pd

# DataFrameを作成
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("元のDataFrame ...\n", dataFrame)

dataFrame.dropna(how='all', axis=1, inplace=True)
print("\n削除後のDataFrame ...\n", dataFrame)

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。

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

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

まとめ

このように、dropna(how='all', axis=1)を使えば、すべての値が欠損値（NaN）である列を簡単に削除できます。逆に、一部でも値が入っている列は残るため、データクリーニングの際に非常に便利な手法です。なお、行を削除したい場合は「axis=0」（デフォルト）を指定してください。