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)
例
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
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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
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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)