まず、欠損値の割合を計算するために、データセット内の欠損値の数を数えます。ここでは、仮想的なデータセットとして「data」というリストを使用します。data = [1, 2, None, 4, 5, None, 7, 8, 9, None] missing_count = 0 for value in data: if value is None: missing_count += 1 missing_percentage = (missing_count / len(data)) * 100 print(f"欠損値の割合: {missing_percentage}%">>More
まず、データセットを読み込んでNaN値を確認しましょう。Pandasライブラリを使用すると、データセット内のNaN値を簡単に特定できます。以下のコードを使用して、NaN値が含まれるかどうかを確認します。>>More
データフレームの欠損値を確認する方法: データフレームには、欠損値が含まれる可能性があります。Pandasライブラリを使用して、データフレーム内の欠損値を確認することができます。以下は、欠損値の数をカウントする方法です。>>More
データフレームの欠損値の確認: データフレーム内の欠損値を確認するには、以下のコードを使用します。any(is.na(df))上記のコードは、データフレーム df 内に欠損値がある場合に TRUE を返し、欠損値がない場合に FALSE を返します。>>More
方法1: merge関数を使用する方法merged_df = df1.merge(df2, on='共通の列名', how='left') merged_df['対象の列名'] = merged_df['対象の列名_x'].fillna(merged_df['対象の列名_y'])>>More