欠損値とは

2024年7月23日

欠損値とは、データセットにおいてあるべきデータが欠けている状態を指します。欠損値は、データ分析や機械学習において重要な課題となります。なぜなら、欠損値が存在するデータセットをそのまま使用すると、分析結果が不正確になったり、モデルの性能が低下したりする可能性があるためです。

欠損値の原因

欠損値が発生する原因は様々です。以下は一般的な原因の一部です：

データ入力のミス：手動でデータを入力する際に、誤ってデータを入力しなかった場合。
データ収集の問題：センサーやシステムの故障により、データが収集されなかった場合。
非回答：アンケートや調査において、回答者が特定の質問に回答しなかった場合。
データの不一致：異なるデータソースを統合する際に、全ての項目に対してデータが揃わない場合。

欠損値の対処法

欠損値を処理する方法はいくつかあります。目的や状況に応じて適切な方法を選択します。

削除
- リストワイズ削除：欠損値を含む行全体を削除する。
- ペアワイズ削除：欠損値を含む列のみを削除し、他の分析には影響を与えない。
補完
- 平均値補完：欠損値をその列の平均値で補完する。
- 中央値補完：欠損値をその列の中央値で補完する。
- 最頻値補完：欠損値をその列の最頻値（最も頻繁に出現する値）で補完する。
- 回帰補完：欠損値を他の変数を用いた回帰モデルで予測して補完する。
- k近傍法（KNN）補完：欠損値を持たない観測値の中で最も近いk個の値の平均で補完する。
その他の方法
- 多重代入法：複数のデータセットを生成し、欠損値をそれぞれ異なる方法で補完して、最終的にそれらの結果を統合する。
- 予測モデル：機械学習モデルを使用して欠損値を予測する。

欠損値の確認方法

欠損値が存在するかどうかを確認するには、データフレームの操作が必要です。以下はPythonのpandasライブラリを使用した例です

import pandas as pd

# サンプルデータの作成
data = {
'A’: [1, 2, None, 4],
'B’: [None, 2, 3, 4],
'C’: [1, None, 3, None]
}

df = pd.DataFrame(data)

# 欠損値の確認
print(df.isnull())

# 欠損値の数を確認
print(df.isnull().sum())

# 欠損値を含む行の削除
df_dropped = df.dropna()
print(df_dropped)

# 欠損値の補完（例：平均値で補完）
df_filled = df.fillna(df.mean())
print(df_filled)