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Python 3はPythonプログラミング言語の最新バージョンであり、2008年12月3日にリリースされました。

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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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[欠損値処理]列ごとの初めと終わりの欠損値を削除したい

drango
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1回答

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投稿2022/11/24 09:01

実現したいこと

  • 列ごとの初めと終わりに並ぶ欠損値を削除したい

該当のソースコード

python

1df = pd.DataFrame(np.arange(35).reshape(7, 5), 2 columns=['col_0', 'col_1', 'col_2', 'col_3', 'col_4'], 3 index=['row_0', 'row_1', 'row_2', 'row_3', 'row_4','row_5','row_6']) 4 5df = df.replace([0,2,3,4,5,7,9,10,13,19,27,28,29,31,32,33], np.nan)

sample_df
以上のようなデータの際に,

python

1 col_0: 15202530 2 col_1: 1611162126 3 col_2: 121722 4 col_3: 8、NaN、 1823 5 col_4: 14,NaN,24,NaN,34

となるような処理をしたいです。
この処理はdf全体に対する処理ではなく、指定した列のみにする処理になります。

試したこと

欠損値処理について調べてみましたが、欠損値を全て削除するものしか見つけることができませんでした。

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TakaiY

2022/11/24 09:05

「となるような処理をしたいです。」で挙げられているデータは、カラム毎にデータ数が違うので、dfとして成立しませんが、どのようなデータが得たいのでしょうか。
drango

2022/11/24 09:16

質問いただきありがとうございます。 挙げたのはデータではなくて、カラム毎に抽出したときに得たい値になります。 何らかの関数(df['col_0'])としたときに得られた値です。

回答1

0

ベストアンサー

python

1ser = df.apply(lambda x: x[x.first_valid_index():x.last_valid_index()].values) 2print(ser) 3 4# 5# col_0 [15.0, 20.0, 25.0, 30.0] 6# col_1 [1.0, 6.0, 11.0, 16.0, 21.0, 26.0] 7# col_2 [12.0, 17.0, 22.0] 8# col_3 [8.0, nan, 18.0, 23.0] 9# col_4 [14.0, nan, 24.0, nan, 34.0] 10# dtype: object

投稿2022/11/24 09:13

melian

総合スコア16208

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回答へのコメント

drango

2022/11/24 10:02

まさにこれでした! ありがとうございます。

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