8. データの整形・変換（欠損値処理、型変換、並べ替えなど）¶

import pandas as pd

# データフレームの例を作成
data = {'A': [1, 2, None], 'B': [4, None, 6]}
df = pd.DataFrame(data)

# 欠損値を確認
print(df.isnull())
print(df.isnull().sum())  # 列ごとの欠損値の数を集計

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

# 欠損値を含む列の削除
df_dropped_columns = df.dropna(axis=1)

# 定数で埋める
df_filled_constant = df.fillna(0)

# 前の値で埋める
df_filled_ffill = df.fillna(method='ffill')

# 次の値で埋める
df_filled_bfill = df.fillna(method='bfill')

# データ型の確認
print(df.dtypes)

# 列 'A' を整数型に変換
df['A'] = df['A'].astype('Int64')

# 列 'B' を文字列型に変換
df['B'] = df['B'].astype(str)

# 列 'A' を昇順に並べ替え
df_sorted_A = df.sort_values(by='A')

# 列 'A' を昇順、列 'B' を降順に並べ替え
df_sorted_multiple = df.sort_values(by=['A', 'B'], ascending=[True, False])