Pandaspandasのfillna完全解説!初心者でもわかるデータ補完のテクニックと活用事例 データ分析において最も一般的な問題の一つが「欠損値」です。データが完全でない場合、NaN(Not a Number)として表示されるこれらの欠損値をそのままにしておくと、分析結果が歪んだり、予測モデルの精度が低下したりする可能性があります。... 2024.11.14Pandasデータ処理
PandasPandasのdropna徹底解説!データの欠損値を簡単に処理する方法 データ分析や機械学習において、欠損値(NaNやNone) は避けて通れない課題です。データに欠損が含まれていると、分析結果に悪影響を及ぼす可能性があります。Pythonのデータ分析ライブラリ Pandas では、欠損値を処理するための便利な... 2024.11.13Pandasデータ処理