dataframe形式で便利なのはいろいろなメソッドが用意されているから

dataframeにすることのメリットは何かといわれると、dataframeにしたとたんに様々な処理をメソッドで実行できるからである。

例えば値がNaNになっていると、処理を進めるうえでいろいろな問題がある。この時にdataframeにしておけば、除外、置換などが簡単にできる。

まずはNaNを持つサンプルdataframeを作成する。

import numpy as np
import pandas as pd
d = {'A':[1,2,np.nan], 'B':[5,np.nan, np.nan], 'C':[1,2,3]}
df = pd.DataFrame(d)
df

この結果としてNaNをもつdataframeが作成される。

A B C
0 1.0 5.0 1
1 2.0 NaN 2
2 NaN NaN 3

まずはNaNをもつ行を除外する。

df.dropna()

A B C
0 1.0 5.0 1

次にNaNを埋めて処理を進めやすくする。

df.fillna(value=0)

A B C
0 1.0 5.0 1
1 2.0 0.0 2
2 0.0 0.0 3