Pandasで前の値で欠損値を埋める方法 データ前処理の実践ガイド

はじめに

データ分析において、欠損値はよくある問題です。欠損値を無視して分析を行うと、予期しない結果が得られることがあります。そのため、欠損値を適切に処理することが重要です。

Pandasは、Pythonでデータ分析を行うためのライブラリの一つであり、欠損値を処理するための機能が豊富に用意されています。この記事では、Pandasを使って前の値で欠損値を埋める方法を紹介します。

Pandasで前の値で欠損値を埋める方法の概要

Pandasには、欠損値を埋めるための機能として、fillnaメソッドやffillメソッドが用意されています。fillnaメソッドは、指定した値で欠損値を埋めることができます。一方、ffillメソッドは、前の値で欠損値を埋めることができます。

データフレームの作成と欠損値の確認方法

まずは、サンプルデータを用意し、データフレームを作成します。

import pandas as pd
# サンプルデータの作成
data = {'A': [1, 2, None, 4, None, 6],
        'B': [7, None, 9, None, 11, 12],
        'C': [13, 14, 15, 16, None, 18]}
df = pd.DataFrame(data)
print(df)

上記のコードを実行すると、以下のようなデータフレームが作成されます。

     A     B     C
0  1.0   7.0  13.0
1  2.0   NaN  14.0
2  NaN   9.0  15.0
3  4.0   NaN  16.0
4  NaN  11.0   NaN
5  6.0  12.0  18.0

データフレームに欠損値が含まれていることがわかります。

次に、データフレームに含まれる欠損値の数を確認するために、isnullメソッドを使います。

# 欠損値の数を確認
print(df.isnull().sum())

上記のコードを実行すると、以下のように欠損値の数が出力されます。

A    2
B    2
C    1
dtype: int64

このように、各列にいくつ欠損値が含まれているかを確認できます。

fillnaメソッドを使った前の値で欠損値を埋める方法

fillnaメソッドを使って、前の値で欠損値を埋める方法を紹介します。

# fillnaメソッドで前の値で欠損値を埋める
df_filled = df.fillna(method='ffill')
print(df_filled)

上記のコードを実行すると、以下のように前の値で欠損値が埋められたデータフレームが作成されます。

     A     B     C
0  1.0   7.0  13.0
1  2.0   7.0  14.0
2  2.0   9.0  15.0
3  4.0   9.0  16.0
4  4.0  11.0  16.0
5  6.0  12.0  18.0

fillnaメソッドの引数に’method’を指定し、’ffill’を指定することで、前の値で欠損値を埋めることができます。

ffillメソッドを使った前の値で欠損値を埋める別の方法

ffillメソッドを直接使って、前の値で欠損値を埋める方法もあります。

# ffillメソッドで前の値で欠損値を埋める
df_ffilled = df.ffill()
print(df_ffilled)

上記のコードを実行すると、以下のように前の値で欠損値が埋められたデータフレームが作成されます。

     A     B     C
0  1.0   7.0  13.0
1  2.0   7.0  14.0
2  2.0   9.0  15.0
3  4.0   9.0  16.0
4  4.0  11.0  16.0
5  6.0  12.0  18.0

ffillメソッドはfillnaメソッドと同じように、前の値で欠損値を埋めることができます。

欠損値処理の効果と注意点

欠損値を適切に処理することで、データ分析の結果が改善されることがあります。欠損値が多い場合は、データを捨てたり、補完する方法を検討する必要があります。

ただし、前の値で欠損値を埋める場合は、データに時系列の概念がある場合にのみ使用することができます。それ以外の場合には、他の方法を検討する必要があります。

また、前の値で欠損値を埋める場合は、前の値が正しい場合に限り有効です。前の値が誤っている場合、誤った値で欠損値が埋められることになります。

まとめ

この記事では、Pandasを使って前の値で欠損値を埋める方法を紹介しました。fillnaメソッドやffillメソッドを使うことで、欠損値を適切に処理することができます。ただし、前の値で欠損値を埋める場合は、データに時系列の概念がある場合に限定されます。また、前の値が正しい場合に限り有効です。

欠損値の処理は、データ分析において重要なステップの一つです。Pandasの欠損値処理の機能を使いこなすことで、より正確なデータ分析を行うことができます。