Pandas は、欠損値を含む指定された列に対するデータ行フィルタリングを実装します。
データの一部を分析する必要がある場合、多くの場合、データをクリーンアップする必要があります。データ クリーニングの重要な部分は、欠落している値を削除または埋めることです。pandas では、dropna() メソッドを使用して欠損値を含むデータ行を削除したり、fillna() メソッドを使用して欠損値を埋めることができます。ただし、場合によっては、指定されたデータ列で欠損値を含むすべての行を検索する必要があるため、この記事では、pandas を使用してこの要件を達成する方法を紹介します。
まず、欠損値を含む DataFrame を作成します。
import pandas as pd
import numpy as np
df = pd.DataFrame({
'A': [1, 2, np