PythonでNaNを完璧にマスター!10つの一歩一歩詳しいガイドとサンプルコード

PythonでNaNを理解し操作する10ステップのガイドとサンプルコードのイメージPython
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この記事では、プログラムの基礎知識を前提に話を進めています。

説明のためのコードや、サンプルコードもありますので、もちろん初心者でも理解できるように表現してあります。

基本的な知識があればカスタムコードを使って機能追加、目的を達成できるように作ってあります。

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はじめに

Pythonは現代のデータサイエンスとAIの世界で非常に一般的な言語です。

しかし、この広大な領域には、特に初心者にとっては混乱を招く可能性のある要素が多く存在します。

その一つがNaN、つまり「Not a Number」です。

本記事では、PythonにおけるNaNの扱い方を、10つのステップと詳細なサンプルコードと共に説明します。

●PythonとNaNの基本知識

○Pythonとは?

Pythonは、親しみやすい文法と強力な標準ライブラリが特徴のプログラミング言語です。

初学者から経験豊富な開発者まで、幅広いユーザーがいるPythonは、データ分析、ウェブ開発、人工知能など、多岐にわたる用途に使用されています。

○NaNとは?

NaNは「Not a Number」の略で、数値ではない値を表します。

Pythonでは、計算が未定義または意味をなさない場合、NaNが生成されます。

例えば、0での除算や無限大から無限大を引くなどの操作はNaNを生み出します。

●PythonでのNaNの判定方法

○基本的なNaNの判定方法

Pythonでは、数学ライブラリのmathモジュールを使ってNaNを判定します。

math.isnan()関数は、引数がNaNであればTrueを、そうでなければFalseを返します。

□サンプルコード1:基本的なNaNの判定

import math

num = float('nan')
print(math.isnan(num))

このコードではmathモジュールを使ってNaNを判定するコードを紹介しています。

この例では、float(‘nan’)で生成したNaNをmath.isnan()関数で判定しています。

このコードを実行すると、結果はTrueになります。

○複数の要素が含まれる場合のNaN判定

リストや配列など、複数の要素を持つデータ構造の中にNaNが含まれる場合、それぞれの要素を一つずつチェックする必要があります。

□サンプルコード2:リスト内のNaN判定

import math

num_list = [1, 2, float('nan'), 4]
print([math.isnan(num) for num in num_list])

このコードではリスト内のNaNを判定するコードを紹介しています。

この例では、リスト内の各要素に対してmath.isnan()関数を適用し、それぞれがNaNかどうかをチェックしています。

このコードを実行すると、結果は[False, False, True, False]になります。

●PythonでのNaNの扱い方

○NaNの生成方法

Pythonでは、float型の’nan’を生成することでNaNを作ることができます。

□サンプルコード3:NaNの生成

num = float('nan')
print(num)

このコードではNaNを生成するコードを紹介しています。

この例では、float(‘nan’)を使ってNaNを生成しています。このコードを実行すると、結果はnanになります。

○NaNの置換方法

Pythonのpandasライブラリを使用すると、データセットの中にあるNaNを他の値に置き換えることができます。

□サンプルコード4:NaNの置換

import pandas as pd

df = pd.DataFrame({'A': [1, 2, float('nan')], 'B': [4, float('nan'), 6]})
df.fillna(0, inplace=True)
print(df)

このコードではpandasライブラリを使ってNaNを別の値に置換するコードを紹介しています。

この例では、データフレームdf内のNaNを0に置換しています。

このコードを実行すると、元のデータフレーム内のNaNがすべて0に置換された結果が表示されます。

●PythonでのNaNの応用例

○データ分析におけるNaNの取り扱い

データ分析において、データセット内のNaNは非常に一般的な問題です。

NaNはデータが欠落しているか、計算が不可能な値を示している可能性があります。

□サンプルコード5:データフレーム内のNaN処理

import pandas as pd

df = pd.DataFrame({'A': [1, 2, float('nan')], 'B': [4, float('nan'), 6]})
df.dropna(inplace=True)
print(df)

このコードではpandasライブラリを使ってデータフレーム内のNaNを処理するコードを紹介しています。

この例では、データフレームdf内のNaNを含む行をすべて削除しています。

このコードを実行すると、元のデータフレームからNaNを含む行がすべて削除された結果が表示されます。

●NaN扱いの注意点

○計算におけるNaNの影響

NaNは、それが含まれる計算をすべてNaNにする特性があります。

つまり、NaNと他の数値を含む計算を行うと、結果は常にNaNになります。

●NaNの判定・扱いのカスタマイズ

○自作関数によるNaN判定

Pythonでは、ユーザーが自作の関数を作ることで、NaNの判定方法をカスタマイズすることも可能です。

□サンプルコード6:自作関数によるNaN判定

import math

def check_nan(value):
    if isinstance(value, float) and math.isnan(value):
        return True
    else:
        return False

print(check_nan(float('nan')))

このコードでは自作関数を使ってNaNを判定するコードを紹介しています。

この例では、関数check_nan()を作成し、引数がfloat型でNaNであればTrueを、そうでなければFalseを返すようにしています。

このコードを実行すると、結果はTrueになります。

まとめ

以上、PythonでNaNを完璧にマスターするための10つのステップを解説しました。

このガイドが、PythonとNaNの扱いについての理解を深め、より効果的なコーディングを行う助けとなることを願っています。