この記事では、Pythonのpandasライブラリを使ってCSVファイルの欠損値やエラーデータを処理する方法について詳しく説明します。具体的なコード例とその解説、応用例を含めています。
目次
はじめに
データのクレンジングは、データ分析のプロセスで非常に重要なステップです。欠損値やエラーデータが含まれると、分析結果に大きな影響を及ぼす可能性があります。pandasはこのようなデータ処理に非常に便利なツールです。
基本的なデータ処理
CSVファイルの読み込み
まずは、pandasを使ってCSVファイルを読み込みます。
import pandas as pd
# CSVファイルを読み込む
df = pd.read_csv('sample.csv')欠損値の確認
欠損値がどの列にいくつ存在するかを確認します。
# 欠損値の確認
print(df.isnull().sum())欠損値の処理
欠損値を平均値で埋めます。
# 欠損値を平均値で埋める
df.fillna(df.mean(), inplace=True)応用例
欠損値を中央値で埋める
平均値ではなく、中央値で欠損値を埋めます。
# 欠損値を中央値で埋める
df.fillna(df.median(), inplace=True)特定の値で欠損値を埋める
欠損値を特定の値、例えば0で埋めます。
# 欠損値を0で埋める
df.fillna(0, inplace=True)前後の値で欠損値を埋める
欠損値を前後の値で埋めます。
# 欠損値を前後の値で埋める
df.fillna(method='ffill', inplace=True)まとめ
この記事では、pandasを使ってCSVファイルの欠損値やエラーデータの基本的な処理方法から応用例までを網羅的に説明しました。欠損値やエラーデータはデータ分析において重要な課題ですが、pandasを使えば効率よく処理することが可能です。
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