Pandas DataFrame で NaN 値を含む行を削除する方法


Pandas DataFrame で NaN (null) 値を含む行を削除するには:

df.dropna()


すべての値が NaN である行を削除するには:

df.dropna(how="all")

Pandas DataFrame で NaN 値を含む行を削除する手順

ステップ1: NaN値を持つデータフレームを作成する

NaN 値を含む DataFrame を作成します。

import pandas as pd
import numpy as np

data = {"col_a": [1, 2, np.nan, 4],
        "col_b": [5, np.nan, np.nan, 8],
        "col_c": [9, 10, 11, 12]
        }

df = pd.DataFrame(data)

print(df)

ご覧のとおり、2 行目と 3 行目には NaN 値が含まれています。

ステップ2: Pandas DataFrameでNaN値を持つ行を削除する

df.dropna() を使用して、DataFrame 内の NaN 値を持つすべての行を削除します。

import pandas as pd
import numpy as np

data = {"col_a": [1, 2, np.nan, 4],
        "col_b": [5, np.nan, np.nan, 8],
        "col_c": [9, 10, 11, 12]
        }

df = pd.DataFrame(data)

df_dropped = df.dropna()

print(df_dropped)

結果には NaN 値のない 2 つの行があります。

Pandas DataFrame で NaN 値を含む行を削除する方法 1

これらの2行の連続インデックスが失われていることに注意してください。現在は0と3です。インデックスを0から始めて連続的に増加するようにリセットできます。

ステップ3（オプション）：インデックスをリセットする

Pandas DataFrame でインデックスをリセットするための一般的な構文:

df.reset_index(drop=True)

NaN 値を持つ行を削除し、インデックスをリセットする完全なスクリプト:

import pandas as pd
import numpy as np

data = {"col_a": [1, 2, np.nan, 4],
        "col_b": [5, np.nan, np.nan, 8],
        "col_c": [9, 10, 11, 12]
        }

df = pd.DataFrame(data)

df_dropped = df.dropna()

df_reset = df_dropped.reset_index(drop=True)

print(df_reset)

インデックスは 0 から始まり、順番に増加します。

すべての値が NaN である行を削除する

以下は、3 行目のすべての値が NaN である DataFrame の例です。

import pandas as pd
import numpy as np

data = {"col_a": [1, 2, np.nan, 4],
        "col_b": [5, np.nan, np.nan, 8],
        "col_c": [9, 10, np.nan, 12]
        }

df = pd.DataFrame(data)

print(df)

ご覧のとおり、3 行目の値はすべて NaN です。

すべての値が NaN である行のみを削除するには、df.dropna(how=”all”) を使用します。

import pandas as pd
import numpy as np

data = {"col_a": [1, 2, np.nan, 4],
        "col_b": [5, np.nan, np.nan, 8],
        "col_c": [9, 10, np.nan, 12]
        }

df = pd.DataFrame(data)

df_dropped = df.dropna(how="all")

print(df_dropped)

結果：

Pandas DataFrame で NaN 値を含む行を削除する方法 2

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