# CSVファイルを読み込む data_to_predict = pd.read_csv(csv_file_path,encoding=”cp932″) # 欠損値を含む行を除外する data_to_predict.dropna(subset=[‘category_name’], inplace=True) どこかに欠損があれば該当行を全て削除したい

2024年6月8日

提供されたコードは、category_name 列に欠損値が含まれている行をデータから削除する方法を示しています。これにより、欠損値が存在する行が全て削除されます。

欠損値が他の列に存在している場合も同様に処理したい場合は、次のように列名をリストに追加して dropna() 関数に渡します。

python
# 欠損値を含む行を除外する（複数の列を考慮）
data_to_predict.dropna(subset=['category_name', 'product_name', 'description'], inplace=True)

このようにすることで、category_name、product_name、description のいずれかに欠損値が含まれている行が全て削除されます。