pandas numpyのna, nanの使い方
date: 2024-10-14 excerpt: pandas numpyのna, nanの使い方について
pandas numpyのna, nanの使い方
概要
- pandasでは欠損値を
pd.NAで表現するpd.NAは 様々なデータ型に対応している
- numpyでは欠損値を
np.nanで表現するnp.nanは float型
- 欠損値かどうかの判定
- pandas
pd.isna(),pd.notna()
- numpy
np.isnan()
- pandas
例
import pandas as pd
import numpy as np
# pd.isnaは様々なデータ型に対応している
assert pd.isna(pd.NA) == True
assert pd.isna(np.nan) == True
assert pd.isna(None) == True
assert pd.isna(1) == False
assert pd.isna("A") == False
# np.isnanは特定のデータ型に対応している
assert np.isnan(np.nan) == True
assert np.isnan(1.23) == False