欠損データの処理

欠損データはデータセットによく見られ、分析やモデルの性能に影響を与える可能性があります。このレッスンでは、欠損値を効果的に特定して処理する方法を学びます。

欠損データの特定

Pythonでは、Pandasを使って欠損データを特定できます。isnull()メソッドは、データセット内の欠損値を検出します。

例:

import pandas as pd data = {'Age': [25, None, 30], 'Name': ['Alice', 'Bob', None]} df = pd.DataFrame(data) print(df.isnull())

欠損値のカウント

isnull()メソッドはsum()と組み合わせて、各列の欠損値を数えることができます。

例:

print(df.isnull().sum())

欠損データの削除

dropna()メソッドを使うと、欠損データを含む行や列を削除できます。

例：

df_cleaned = df.dropna()

欠損データの補完

fillna()メソッドを使うと、平均値や中央値などの特定の値で欠損値を置き換えられます。

例:

df['Age'] = df['Age'].fillna(df['Age'].mean())

前方補完と後方補完

method='ffill'またはmethod='bfill'を使うと、前後の値で欠損値を補完できます。

例：

df['Age'] = df['Age'].fillna(method='ffill')

適切な手法の選択

欠損データを処理するときは、データセットと分析の目的を考慮します。

• 欠損値が多い行にはdropna()を使用します。
• 数値データには、平均値や中央値とともにfillna()を使用します。
• 時系列データには、前方補完または後方補完を使用します。

まとめ

このレッスンでは、次の方法を学びました。

• isnull()を使って欠損値を特定する。
• sum()を使って欠損値を数える。
• 値を削除または補完して欠損データを処理する。
• データセットに応じて適切な手法を選択する。

おめでとうございます

欠損データの処理に関するレッスンを完了しました。次のレッスンに進んで、データの正規化手法について学びましょう。