【要約】[Pandas入門シリーズ第4回] 欠損値の処理 [Zenn_Python] | Summary by TechDistill
> Source: Zenn_Python
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// Problem
データセットに含まれる欠損値は、以下の問題を引き起こす。
- ・統計計算時のエラー発生。
- ・分析結果へのバイアスの混入。
- ・機械学習モデルの学習不能。
// Approach
以下の手法を用いて、データの整合性を確保する。
1.検出:
isna() で判定。isna().sum() で列ごとの欠損数を集計。2.削除:
dropna() で行を削除。subset 引数で特定の列を指定可能。3.補完:
fillna() を使用。- ・固定値による補完。
- ・統計量（
mean(),median()）による補完。 - ・文字列による補完。
// Result
欠損値を含む不完全なデータを、分析可能な状態へ変換できる。適切な手法を選択することで、以下の成果を得られる。
- ・データの整合性確保。
- ・統計的性質の維持。
- ・分析パイプラインの安定稼働。
Senior Engineer Insight
> 実務における欠損値処理は、単なる実装ではない。データの性質を見極める判断力が問われる。安易な
dropna() は貴重な情報を捨てる行為だ。また、平均値による補完は外れ値の影響を強く受ける。中央値を用いるなど、分布を考慮した戦略が必要だ。前処理の設計ミスは、分析結果の信頼性を根底から破壊する。現場では、補完によるデータの歪みを常に警戒すべきだ。