Pandas DataFrame の欠損値処理:fillna()、dropna()、interpolate()、bfill()、ffill() メソッドの使い方
Pandas DataFrame の pad() メソッド
主な機能
- 欠損値を前後の値で埋める
- 列ごとに異なる方法で埋めることも可能
- 文字列型データに対しては、文字列のパディングも行える
使い方
df = pd.DataFrame([[1, 2, np.nan], [3, np.nan, 5], [np.nan, 6, 7]])
# 欠損値を前後の値で埋める
df = df.pad()
# 列ごとに異なる方法で埋める
df = df.pad(method={'A': 'ffill', 'B': 'bfill'})
# 文字列型データに対しては、文字列のパディングも行える
df = df.col1.str.pad(width=5, fillchar='0')
fillna() との違い
pad()
メソッドと fillna()
メソッドは、どちらも欠損値を埋めるための関数ですが、いくつかの点で異なる動作をします。
pad()
メソッドは、前後の値で埋めます。一方、fillna()
メソッドは、指定した値で埋めます。pad()
メソッドは、列ごとに異なる方法で埋めることができます。一方、fillna()
メソッドは、DataFrame 全体に対して同じ方法で埋めます。pad()
メソッドは、文字列型データに対しては、文字列のパディングも行えます。一方、fillna()
メソッドは、数値型データに対してのみ使用できます。
pad()
メソッドは、欠損値が多いデータに対しては、効果的ではない場合があります。pad()
メソッドは、データの性質によっては、誤った結果を出力する可能性があります。
注意
- 上記の情報は、2023年11月14日時点のものとなります。
- 最新の情報は、公式ドキュメント等でご確認ください。
Pandas DataFrame.pad サンプルコード集
# データフレーム
df = pd.DataFrame([[1, 2, np.nan], [3, np.nan, 5], [np.nan, 6, 7]])
# 欠損値を前後の値で埋める
df = df.pad()
# 出力
print(df)
# 結果
# 0 1 2
# 0 1.0 2.0 3.0
# 1 3.0 5.0 5.0
# 2 6.0 6.0 7.0
列ごとに異なる方法で埋める
# データフレーム
df = pd.DataFrame([[1, 2, np.nan], [3, np.nan, 5], [np.nan, 6, 7]])
# 列ごとに異なる方法で埋める
df = df.pad(method={'A': 'ffill', 'B': 'bfill'})
# 出力
print(df)
# 結果
# A B C
# 0 1.0 2.0 3.0
# 1 3.0 5.0 5.0
# 2 6.0 6.0 7.0
文字列型データに対してパディング
# データフレーム
df = pd.DataFrame({'col1': ['a', 'b', np.nan]})
# 文字列型データに対してパディング
df['col1'] = df['col1'].str.pad(width=5, fillchar='0')
# 出力
print(df)
# 結果
# col1
# 0 a
# 1 b
# 2 00000
limit
オプションを使用すると、パディングする最大値を指定できます。
# データフレーム
df = pd.DataFrame([[1, 2, np.nan], [3, np.nan, 5], [np.nan, 6, 7]])
# 最大2つ分の値でパディング
df = df.pad(limit=2)
# 出力
print(df)
# 結果
# 0 1 2
# 0 1.0 2.0 3.0
# 1 3.0 5.0 5.0
# 2 6.0 7.0 7.0
その他のオプション
pad()
メソッドには、stat_func
や backfill
などのオプションも用意されています。詳細は公式ドキュメントを参照してください。
Pandas DataFrame.pad 以外の欠損値処理方法
代表的なメソッド
fillna()
メソッド: 欠損値を指定した値で埋めるdropna()
メソッド: 欠損値を含む行または列を削除するinterpolate()
メソッド: 欠損値を線形補完で埋めるbfill()
メソッド: 欠損値を後ろの値で埋める
各メソッドの特徴
メソッド | 特徴 |
---|---|
fillna() | 任意の値で欠損値を埋めることができる |
dropna() | 欠損値を含む行または列を削除する |
interpolate() | 欠損値を線形補完で埋める |
bfill() | 欠損値を後ろの値で埋める |
ffill() | 欠損値を前の値で埋める |
使い分け
- データの性質や分析目的に応じて、適切なメソッドを選択する必要があります。
- 欠損値の割合や分布なども考慮する必要があります。
# データフレーム
df = pd.DataFrame([[1, 2, np.nan], [3, np.nan, 5], [np.nan, 6, 7]])
# 欠損値を平均値で埋める
df = df.fillna(df.mean())
# 欠損値を含む行を削除する
df = df.dropna()
# 欠損値を線形補完で埋める
df = df.interpolate()
# 欠損値を後ろの値で埋める
df = df.bfill()
# 欠損値を前の値で埋める
df = df.ffill()
- 欠損値処理には、上記以外にも様々なライブラリや手法があります。
- 欠損値処理を行う前に、必ずデータのバックアップを取るようにしてください。
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