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Python

Pythonは、コードの読みやすさが特徴的なプログラミング言語の1つです。 強い型付け、動的型付けに対応しており、後方互換性がないバージョン2系とバージョン3系が使用されています。 商用製品の開発にも無料で使用でき、OSだけでなく仮想環境にも対応。Unicodeによる文字列操作をサポートしているため、日本語処理も標準で可能です。

pandas

Pandasは、PythonでRにおけるデータフレームに似た型を持たせることができるライブラリです。 行列計算の負担が大幅に軽減されるため、Rで行っていた集計作業をPythonでも比較的簡単に行えます。 データ構造を変更したりデータ分析したりするときにも便利です。

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Python pandas 空白部を探してすべてNaNで埋めたい

eqeqe

総合スコア15

Python

Pythonは、コードの読みやすさが特徴的なプログラミング言語の1つです。 強い型付け、動的型付けに対応しており、後方互換性がないバージョン2系とバージョン3系が使用されています。 商用製品の開発にも無料で使用でき、OSだけでなく仮想環境にも対応。Unicodeによる文字列操作をサポートしているため、日本語処理も標準で可能です。

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Pandasは、PythonでRにおけるデータフレームに似た型を持たせることができるライブラリです。 行列計算の負担が大幅に軽減されるため、Rで行っていた集計作業をPythonでも比較的簡単に行えます。 データ構造を変更したりデータ分析したりするときにも便利です。

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投稿2021/05/12 17:21

編集2021/05/12 19:22

[test.csv]
カテゴリ1,カテゴリ2,
あいう,かきく,
えお,,

df = pd.read_csv('test.csv',encoding='shift_jis', dtype=str)

で読み込んで、

df['カテゴリ3'] = pd.Series()
df['カテゴリ4'] = pd.Series()
df['カテゴリ5'] = pd.Series()

と列を追加すると

カテゴリ1,カテゴリ2,カテゴリ3,カテゴリ4,カテゴリ5,
あいう,かきく,
えお,NaN,

となります。

これを

カテゴリ1,カテゴリ2,カテゴリ3,カテゴリ4,カテゴリ5,
あいう,かきく,NaN,NaN,NaN,
えお,NaN,NaN,NaN,NaN,

と空白部を探してすべてNaNで埋めたいのですが
どうすれでできるのでしょうか?

よろしくお願いします。

df.apply(lambda x: np.nan if isinstance( x, str) and (x.isspace() or not x) else x)
なども試してみたのですが結果は何も起きませんでした。

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回答2

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問題点は3個あります。
問題点1 カテゴリ1, の","が全角
問題点2 各列の最後の","が余分
問題点3 NaNにしたいというのが、DataFrameを見たときの話なのかcsvファイルにしたと
きなのかが不明。

DataFrameと書き出したcsvの両方でNaNと見えるようにする方法を、誤りを修正したデータを使って、StringIOで入出力した例を示します。

DataFrameの場合、欠損値はNaNと表示されます
これをto_csvでcsvファイルに書き込んだとき、特に指定しなければ欠損値は""となります。
もしもcsvファイルでNaNと表示したい場合は、na_rep="NaN"を指定します。

python

1>>> import pandas as pd 2>>> import io 3>>> 4>>> in_csv = '''カテゴリ1,カテゴリ2 5... あいう,かきく 6... えお,''' 7>>> 8>>> with io.StringIO(in_csv) as f: 9... df = pd.read_csv(f) 10... 11>>> df['カテゴリ3'] = pd.Series() 12<stdin>:1: DeprecationWarning: The default dtype for empty Series will be 'object' instead of 'float64' in a future version. Specify a dtype explicitly to silence this warning. 13>>> df['カテゴリ4'] = pd.Series() 14>>> df['カテゴリ5'] = pd.Series() 15>>> print(df) 16 カテゴリ1 カテゴリ2 カテゴリ3 カテゴリ4 カテゴリ5 170 あいう かきく NaN NaN NaN 181 えお NaN NaN NaN NaN 19>>> 20>>> with io.StringIO() as f: 21... df.to_csv(f, index=False, na_rep="NaN") 22... out_csv = f.getvalue() 23... 24>>> print(out_csv) 25カテゴリ1,カテゴリ2,カテゴリ3,カテゴリ4,カテゴリ5 26あいう,かきく,NaN,NaN,NaN 27えお,NaN,NaN,NaN,NaN 28

投稿2021/05/12 23:32

ppaul

総合スコア24670

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eqeqe

2021/05/13 20:55

ppaulさんいつもありがとうございます!そうでしたね文字列としてのNaNなのか質問わかりにくかったですね^^;うまくいきましたありがとうございます!
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0

ベストアンサー

おはようございます。

問題文確認しました。

csvファイルがよくないように感じました。

csv

1カテゴリ1,カテゴリ2 2あいう,かきく 3えお,

Python

1 2 3import pandas as pd 4 5df = pd.read_csv('./test.csv') 6 7df['カテゴリ3'] = pd.Series(dtype=str) 8df['カテゴリ4'] = pd.Series(dtype=str) 9df['カテゴリ5'] = pd.Series(dtype=str) 10 11print(df)

こちらでご確認いただけますか?????‍♂️

投稿2021/05/12 21:32

退会済みユーザー

退会済みユーザー

総合スコア0

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eqeqe

2021/05/13 20:56

KUROROさんおはようございます。 ありがとうございます!無事できました!
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