質問編集履歴
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補足
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@@ -26,4 +26,10 @@
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「追記：対処したこと」
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df2=df.groupby('GroupName').count()[['GroupID','Birthday']] で出し、
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df2=df.groupby('GroupName').count()[['GroupID','Birthday']] で出し、
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df2['GAP']=df2['GroupID']-df2['Birthday']
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df2.sort_values('GAP',ascending=False)
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で欠損値の数を比較しました。
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補足 自分なりの解決策。もっと良い方法があればお願いします。
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@@ -21,3 +21,9 @@
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特定のGroupの場合に欠損値が集中している事を示したいです。
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⇒実際には元ファイルを目視して分かりましたが、（特に今後件数が増えた場合に備えて）プログラミングの勉強として知りたいです。
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「追記：対処したこと」
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df2=df.groupby('GroupName').count()[['GroupID','Birthday']] で出し、（GroupIDは全部あるので）割り算しました。もっとスマートな方法があればお願いします。
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