pandas – isna、notna で欠損値かどうかを判定する方法
目次
概要
pandas で欠損値かどうかを判定する方法について紹介します。
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欠損値
データ上でなんらかの理由により記録されなかった値のことを欠損値 (missing data) といいます。
CSV 上では、欠損値は空欄や “N/A” という文字列など様々な表し方がありますが、pandas で扱う場合は、欠損値は浮動小数点数の NaN (Not a Number、非数) を割り当てることになっています。
NaN は本来、0除算など定義されない浮動小数点演算を行った結果を表すために用意された特殊な浮動小数点数の一つです。
また pandas では NaN 以外に None、NaT (Not a Time) も欠損値として扱われます。
欠損値かどうかは比較は比較演算子 == でやってはいけない
NaN 同士の比較は False となるように浮動小数点演算の規格 (IEEE754) で定義されています。そのため、欠損値かどうかを判定するには、pandas.isna() のように専用の関数を使用します。
In [1]:
import numpy as np
print(np.nan == np.nan)False
pandas.DataFrame.count – 欠損値でない数を数える
pandas.DataFrame.count() は、行または列ごとに欠損値でない数を数えます。
df.count(axis=0): 行ごとに欠損値でない数を数えます。df.count(axis=1): 列ごとに欠損値でない数を数えます。
DataFrame.count(self, axis=0, level=None, numeric_only=False)引数
| 名前 | 型 | デフォルト値 |
|---|---|---|
| axis | {0 or ‘index’, 1 or ‘columns’} | 0 |
| 数える方向 | ||
| level | int or str, optional | |
| MultiIndex の場合に、集計する階層を指定します。 | ||
| numeric_only | bool | False |
| numeric_only=True の場合は float、int、bool 以外が含まれる行 (列) は集計対象から除外します。 | ||
返り値
| 名前 | 説明 |
|---|---|
| Series or DataFrame | 欠損値でない数 |
axis – 数える方向
In [2]:
df = pd.DataFrame(
[
[None, 2, 3, 4, 5],
[None, 7, 8, 9, 10],
[11, 12, 13, 14, 15],
[16, 17, 18, None, 20],
[None, None, None, None, None],
],
index=["a", "b", "c", "d", "e"],
columns=["A", "B", "C", "D", "E"],
)
display(df)
print(df.count(axis=0))
print(df.count(axis=1))| A | B | C | D | E | |
|---|---|---|---|---|---|
| a | NaN | 2.0 | 3.0 | 4.0 | 5.0 |
| b | NaN | 7.0 | 8.0 | 9.0 | 10.0 |
| c | 11.0 | 12.0 | 13.0 | 14.0 | 15.0 |
| d | 16.0 | 17.0 | 18.0 | NaN | 20.0 |
| e | NaN | NaN | NaN | NaN | NaN |
A 2 B 4 C 4 D 3 E 4 dtype: int64 a 4 b 4 c 5 d 4 e 0 dtype: int64
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level – MultiIndex の場合に階層ごとに数える
MultiIndex の場合は level で集計する階層を指定できます。
In [3]:
df = pd.DataFrame(
[
[None, 2, 3, 4, 5],
[None, 7, 8, 9, 10],
[11, 12, 13, 14, 15],
[16, 17, 18, None, 20],
[None, None, None, None, None],
],
index=pd.MultiIndex.from_tuples(
[("a", 0), ("a", 1), ("b", 0), ("c", 0), ("c", 1)], names=["lv1", "lv2"]
),
columns=["A", "B", "C", "D", "E"],
)
display(df)
display(df.count(axis=0, level=0))
display(df.count(axis=0, level=1))| A | B | C | D | E | ||
|---|---|---|---|---|---|---|
| lv1 | lv2 | |||||
| a | 0 | NaN | 2.0 | 3.0 | 4.0 | 5.0 |
| 1 | NaN | 7.0 | 8.0 | 9.0 | 10.0 | |
| b | 0 | 11.0 | 12.0 | 13.0 | 14.0 | 15.0 |
| c | 0 | 16.0 | 17.0 | 18.0 | NaN | 20.0 |
| 1 | NaN | NaN | NaN | NaN | NaN |
| A | B | C | D | E | |
|---|---|---|---|---|---|
| lv1 | |||||
| a | 0 | 2 | 2 | 2 | 2 |
| b | 1 | 1 | 1 | 1 | 1 |
| c | 1 | 1 | 1 | 0 | 1 |
| A | B | C | D | E | |
|---|---|---|---|---|---|
| lv2 | |||||
| 0 | 2 | 3 | 3 | 2 | 3 |
| 1 | 0 | 1 | 1 | 1 | 1 |
numeric_only – すべての値が数値の行 (列) のみ数える
In [4]:
df = pd.DataFrame(
[
["hoge", 2, 3, 4, 5],
[None, 7, 8, 9, 10],
[11, 12, None, 14, 15],
[16, 17, 18, "hoge", 20],
[None, None, None, None, None],
],
index=["a", "b", "c", "d", "e"],
columns=["A", "B", "C", "D", "E"],
)
display(df)
print(df.count(axis=0, numeric_only=True))| A | B | C | D | E | |
|---|---|---|---|---|---|
| a | hoge | 2.0 | 3.0 | 4 | 5.0 |
| b | None | 7.0 | 8.0 | 9 | 10.0 |
| c | 11 | 12.0 | NaN | 14 | 15.0 |
| d | 16 | 17.0 | 18.0 | hoge | 20.0 |
| e | None | NaN | NaN | None | NaN |
B 4 C 3 E 4 dtype: int64
pandas.Series.count
pandas.Series.count() は、欠損値でない数を数えます。
Series.count(self, level=None)引数
| 名前 | 型 | デフォルト値 |
|---|---|---|
| level | int or level name | None |
| MultiIndex の場合に、集計する階層を指定します。 | ||
返り値
| 名前 | 説明 |
|---|---|
| int or Series (if level specified) | 欠損値でない数 |
In [5]:
s = pd.Series([None, 2, 3, 4, None])
print(s.count())3
NaN でない値のインデックスを取得する
- pandas.DataFrame.first_valid_index(): すべての値が NaN でない最初の行のインデックスを取得する。
- pandas.DataFrame.last_valid_index(): すべての値が NaN でない最後の行のインデックスを取得する。
- pandas.Series.first_valid_index(): NaN でない最初のインデックスを取得する。
- pandas.Series.last_valid_index(): NaN でない最後インデックスを取得する。
In [6]:
df = pd.DataFrame(
[
[None, None, None, None, None],
[None, 2, 3, 4, 5],
[None, None, 8, 9, 10],
[11, 12, 13, 14, 15],
[None, None, None, None, None],
],
index=["a", "b", "c", "d", "e"],
columns=["A", "B", "C", "D", "E"],
)
print(df.first_valid_index())
print(df.last_valid_index())b d
In [7]:
s = pd.Series([None, 2, 3, 4, None], index=["a", "b", "c", "d", "e"])
print(s.first_valid_index())
print(s.last_valid_index())b d
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pandas.Series.hasnans – NaN が含まれるかどうか
pandas.Series.hasnans は、Series に NaN が含まれるかどうかを返します。
In [8]:
s = pd.Series([None, 2, 3, 4, None])
print(s.hasnans)True
NaN かどうかを判定する
| 欠損値かどうか | 欠損値でないかどうか | |
|---|---|---|
| pandas | pandas.isna() | pandas.notna() |
| pandas | pandas.isnull() | pandas.notnull() |
| DataFrame | pandas.DataFrame.isna() | pandas.DataFrame.notna() |
| Series | pandas.Series.isna() | pandas.Series.notna() |
In [9]:
import numpy as np
import pandas as pd
df = pd.DataFrame(
np.array([[1, 2, None], [4, 5, 6], [np.nan, 8, 9]]),
index=["a", "b", "c"],
columns=["A", "B", "C"],
)
display(df)
display(pd.isna(df)) # または pd.isnull(df)
display(pd.notna(df)) # または pd.notnull(df)| A | B | C | |
|---|---|---|---|
| a | 1 | 2 | None |
| b | 4 | 5 | 6 |
| c | NaN | 8 | 9 |
| A | B | C | |
|---|---|---|---|
| a | False | False | True |
| b | False | False | False |
| c | True | False | False |
| A | B | C | |
|---|---|---|---|
| a | True | True | False |
| b | True | True | True |
| c | False | True | True |
In [10]:
s = pd.Series([1, 2, np.nan, 4, None])
print(pd.isna(s)) # または pd.isnull(s)
print(pd.notna(s)) # または pd.notnull(s)0 False 1 False 2 True 3 False 4 True dtype: bool 0 True 1 True 2 False 3 True 4 False dtype: bool
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