【pandas】概要【欠損値処理】

こんにちは，shun（@datasciencemore）です！！

これからしばらくpandasの欠損値処理について，学習していきます．

今回はこれから学習していくpandasの欠損値処理の概要について説明していきます．

欠損値というのは，欠損している値のことを示しています．

欠損値があると計算ができなかったり，予期しないエラーが発生したりといいことがありません．

なので，何らかの処理をして欠損値の影響を少なくする必要があります．

その何らかの処理を欠損値処理と呼んでいます．

欠損値はpandasでは，NaNと表示されます．

こちらに欠損値処理の一例を示しました．

この例では，欠損値を0に置換しています．

１．欠損値処理の重要メソッド

こちらが欠損値処理の重要メソッドとなります．

次回からこれらのメソッドの使用方法について詳細に説明していきます．

まとめ

今回は，panndasの欠損値処理の概要について説明しました．

できたら欠損値なしのデータを扱いたいところですが，残念ながらほとんどの場合，欠損値なしということはないでしょう．

仕方ないので，欠損値処理の方法を学習して少しでも欠損値の影響を少なくするようにしましょう！

それでは，お疲れ様でした！

次回