Pandasのメソッド説明　isnull

2023年9月14日

Pandasのisnullメソッドは、データフレームやシリーズ内の各要素が欠損値（NaN：Not a Number）であるかどうかを確認するためのメソッドです。このメソッドを使用することで、各要素が欠損値かどうかをブール値で示す新しいデータフレームやシリーズを生成できます。以下は、isnullメソッドの一般的な使い方と主要なパラメータの説明です。

データフレーム内の欠損値の検出:

python
import pandas as pd
import numpy as np

# サンプルデータフレームを作成
data = {'A': [1, 2, np.nan, 4],
        'B': [np.nan, 2, 3, 4],
        'C': [1, np.nan, 3, np.nan]}
df = pd.DataFrame(data)

# 欠損値の箇所をブール値で示すデータフレームを生成
is_null_df = df.isnull()

# 欠損値の箇所を表示
print(is_null_df)

上記の例では、isnullメソッドを使用して、データフレームdf内の各要素が欠損値かどうかを示す新しいブール値のデータフレームis_null_dfを生成しました。

シリーズ内の欠損値の検出:

python
# サンプルシリーズを作成
data = [1, 2, np.nan, 4, np.nan]
s = pd.Series(data)

# 欠損値の箇所をブール値で示すシリーズを生成
is_null_series = s.isnull()

# 欠損値の箇所を表示
print(is_null_series)

上記の例では、isnullメソッドを使用して、シリーズS内の各要素が欠損値かどうかを示す新しいブール値のシリーズis_null_seriesを生成しました。

isnullメソッドは、欠損値の検出と処理、データ品質の評価、欠損値を特定の値で補完する際に非常に便利です。欠損値を特定の値で置き換える場合は、fillnaメソッドを使用することができます。