csvデータの一部を作図できるよう省き整えたい。

Question

import pandas as pd
import csv

Tokyo=pd.read_csv("C:/Users/detec/desktop/Datascience/Info_corona/coronaTokyo.csv")
Osaka=pd.read_csv("C:/Users/detec/desktop/Datascience/Info_corona/coronaOsaka.csv")
Hyogo=pd.read_csv("C:/Users/detec/desktop/Datascience/Info_corona/coronaHyogo.csv")

Osaka['age'] = Osaka['age'].map({'未就学児': 0,'就学児': 0,'10': 10,'20': 20,'30': 30,'40': 40,'50': 50,'60': 60,'70': 70,'80': 80})
Hyogo['age'] = Hyogo['age'].map({'年代':"",'10': 10,'20': 20,'30': 30,'40': 40,'50': 50,'60': 60,'70': 70,'80': 80,'90': 90})
Tokyo['age'] = Tokyo['age'].map({'不明': "",'調査中': "NaN",'10歳未満': 0,'10代': 10,'20代': 20,'30代': 30,'40代': 40,'50代': 50,'60代': 60,'70代': 70,'80代': 80,'90代': 90})
Tvc = Tokyo["age"].value_counts()
print(Tvc)

#Tokyo
<bound method NDFrame.head of       Unnamed: 0    No published date address  age sex  symptoms
0              0     1     2020-01-24  湖北省武漢市  40代  男性       NaN
1              1     2     2020-01-25  湖北省武漢市  30代  女性       NaN
2              2     3     2020-01-30  湖南省長沙市  30代  女性       NaN
3              3     4     2020-02-13      都内  70代  男性       NaN
4              4     5     2020-02-14      都内  50代  女性       NaN
...          ...   ...            ...     ...  ...  ..       ...
1514        1514  1517     2020-04-09     NaN  40代  男性       NaN
1515        1515  1518     2020-04-09     NaN  30代  男性       NaN
1516        1516  1519     2020-04-09     NaN  30代  男性       NaN
1517        1517  1520     2020-04-09     NaN  40代  女性       NaN
1518        1518  1521     2020-04-09     NaN  40代  男性       NaN

[1519 rows x 7 columns]>

#Osaka
<bound method NDFrame.head of      Unnamed: 0 published date   age sex address symptoms
0             1         01月29日    40  女性     大阪市        ―
1             2         02月27日    40  男性     大阪市        ―
2             3         02月28日    40  女性     大阪市       軽症
3             4         02月28日  未就学児  女性     大阪市        ―
4             5         03月02日    50  男性     大阪市        ―
..          ...            ...   ...  ..     ...      ...
519         520         04月08日    30  女性     守口市       軽症
520         521         04月08日    60  男性    羽曳野市       軽症
521         522         04月08日    40  男性   大阪狭山市       軽症
522         523         04月08日    40  男性      堺市       軽症
523         524         04月08日    70  男性      堺市       軽症

[524 rows x 6 columns]>

#Hyogo
<bound method NDFrame.head of      Unnamed: 0 number age sex address published date
0             0     52  80  男性     神戸市          3月13日
1             1     51  30  男性     神戸市          3月13日
2             2     50  70  女性     神戸市          3月13日
3             3     49  70  男性     神戸市          3月13日
4             4     48  40  男性     神戸市          3月13日
..          ...    ...  ..  ..     ...            ...
282         282    207  60  女性     神戸市           4月6日
283         283    206  50  男性     神戸市           4月6日
284         284    205  40  女性     神戸市           4月6日
285         285    204  20  女性     神戸市           4月6日
286         286    203  40  男性     姫路市           4月5日

[287 rows x 6 columns]>

この三つのデータをヒストグラム化したいです。数字の部分はとりあえずそのままで、年代の不明なものを外れ値としてデータから省きたいです。
NaNに変えて、dropしようかと思ったのですができませんでした。どうしたらいいでしょうか？

Comments

[hayataka2049]

断片的なコードだけでは回答がつきづらくなります。実行可能なコードと必要なデータ（ダミーで構いません）を含んでいた方が回答する側としては助かります。また、説明ももう少し詳しい方がありがたいです。

[退会済みユーザー]

変更しました。

[meg_]

「NaNに変えて、dropしようかと思ったのですができませんでした」とありますが、どんなコードを書いてどんな結果になったのですか？

[退会済みユーザー]

.map関数で、”NaN”としてみただけです。やはりそれではだめみたいでした。結果は””と変わらなかったと記憶しています。