【Pandas DataFrame】dropna()メソッドで、データフレーム内の欠損値を含む行や列を削除することができます。

pandasのDataFrameには、dropna()メソッドという機能があります。この機能を使うと、データフレーム内の欠損値を含む行や列を削除することができます。

例えば、以下のようなデータフレームを考えます。

import pandas as pd
df = pd.DataFrame({
    'A': [1, 2, 3, 4, 5],
    'B': [6, 7, 8, 9, 10],
    'C': [11, 12, 13, 14, 15],
    'D': [16, 17, 18, 19, 20]
})
df

このデータフレームには、欠損値を含む行がありません。

    A   B   C   D
0   1   6  11  16
1   2   7  12  17
2   3   8  13  18
3   4   9  14  19
4   5  10  15  20

しかし、欠損値を含む行を追加した場合、以下のようなデータフレームになります。

import pandas as pd
df = pd.DataFrame({
    'A': [1, 2, 3, 4, 5, None],
    'B': [6, 7, 8, 9, 10, None],
    'C': [11, 12, 13, 14, 15, None],
    'D': [16, 17, 18, 19, 20, None]
})
df

     A    B     C     D
0  1.0  6.0  11.0  16.0
1  2.0  7.0  12.0  17.0
2  3.0  8.0  13.0  18.0
3  4.0  9.0  14.0  19.0
4  5.0  10.0  15.0  20.0
5  NaN  NaN   NaN   NaN

このような場合、dropna()メソッドを使うと、欠損値を含む行を削除することができます。

df.dropna()

    A   B   C   D
0   1   6  11  16
1   2   7  12  17
2   3   8  13  18
3   4   9  14  19
4   5  10  15  20

また、欠損値を含む列を削除する場合は、以下のようにします。

df.dropna(axis=1)

   A   B
0  1   6
1  2   7
2  3   8
3  4   9
4  5  10
5  0   0

以上のように、pandasのDataFrameには、dropna()メソッドという機能があり、データフレーム内の欠損値を含む行や列を削除することができます。