消してしまおう！（削除）

データによっては消してしまったほうがいいものもある（かもしれません）
というこで、まずは消してしまう方法から考えていきましょう。

削除方法として
- 該当するデータを１つずつ確認して削除する方法
- 一括で変換(dropna)をする方法
の２種類があります。

テストデータを作ってみます。

	name	age	add	English	math
0	aaa	Nan	Tokyo	80	90
1	bbb	20	Osaka	85	80
2	ccc	22	Nagoya	90	85

aaaさんの年齢を欠損させておきます。

import pandas as pd
import numpy as np

data = {"name":["aaa","bbb","ccc"],"age":[np.nan,20,22],"add":["Tokyo","Osaka","Nagoya"],"English":[80,85,90],"math":[90,80,85]}

df = pd.DataFrame(data)

dropna()を使ってデータを一括で消去してしまおう。

df_after = df.dropna()
print(df_after)

df_afterの結果：

	name	age	add	English	math
1	bbb	20	Osaka	85	80
2	ccc	22	Nagoya	90	85

aaaさんのデータが全消去されました。

今回は１つのデータのみ欠損値があっただけなので、次は複数あった場合を確認してみましょう。

data2 = {"name":["aaa","bbb","ccc",np.nan,"EEE"],"age":[np.nan,20,22,20,18],"add":["Tokyo","Osaka","Nagoya",np.nan,np.nan],"English":[80,85,90,100,90],"math":[90,80,85,80,90]}

df2 = pd.DataFrame(data2)