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特定の列に欠損値がある Pandas DataFrame 行を削除する
データ分析では、多くの場合、欠損値を処理する必要があります。一般的なタスクの 1 つは、特定の列に欠損値がある行を削除することです。たとえば、次の DataFrame について考えてみましょう:
STK_ID EPS cash STK_ID RPT_Date 601166 20111231 601166 NaN NaN 600036 20111231 600036 NaN 12 600016 20111231 600016 4.3 NaN 601009 20111231 601009 NaN NaN 601939 20111231 601939 2.5 NaN 000001 20111231 000001 NaN NaN
「EPS」列が null ではない行のみを含む DataFrame を取得するには、次のメソッドを使用できます:
df = df[df['EPS'].notna()]
この式は、「EPS」列が null ではないすべての行を選択し、結果を新しい DataFrame df に割り当てます。結果は次のようになります。
STK_ID EPS cash STK_ID RPT_Date 600016 20111231 600016 4.3 NaN 601939 20111231 601939 2.5 NaN
notna() メソッドを使用すると、指定された列の欠損値を効果的に除外し、目的の行のみを含む DataFrame を作成できます。
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