PythonのNaNについて現役エンジニアが解説【初心者向け】

PythonのNaNについて、TechAcademyのメンター（現役エンジニア）が実際のコードを使用して、初心者向けに解説します。

 

Pythonについてそもそもよく分からないという方は、Pythonとは何なのか解説した記事を読むとさらに理解が深まります。

 

なお本記事は、TechAcademyのオンラインブートキャンプ、Python講座の内容をもとに紹介しています。

 

 

目次

1. NaNとは
2. NaNかどうかを判定する方法
3. 実際に書いてみよう
4. まとめ

 

NaNとは

Pythonで表形式のような行列データを読み込む際に多く利用されているのがPandasのDataFrameです。

データは常に完全であるとは限りません。例えば身長が入るべき列に値が入っていないようなこともあります。このように値が欠けている状態を「欠損値」と呼びます。DataFrameで浮動小数点が入るべき場所に値が入っていない状態を表すのが NaN です。NaNとは「数値ではない浮動小数点を表す値」です。

公式サイトには以下のように記されています。

numpy.nan

IEEE 754 floating point representation of Not a Number (NaN).
 

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NaNかどうかを判定する方法

NaNかどうか判定するにはnumpy.isnan()関数やmath.isnan()関数を使用します。

NaN同士の値の比較も可能です。

numpy.isnan(値)

math.isnan(値)

 

実際に書いてみよう

具体的に確認してみましょう。以下のCSVファイルを用意します。

height.csv

name,height
Ahmad,175.2
Eli,
Kobe,180.8

Pandasのread_csv関数でCSVファイルをDataFrameに読み込んでみましょう。

import pandas as pd
import numpy as np

df = pd.read_csv('height.csv')
print(df)

実行結果は以下のとおりです。Eliの身長(height)に値が入っていなかったため欠損値「NaN」となっています。

  name height
0 Ahmad 175.2
1 Eli NaN
2 Kobe 180.8

numpyのisnan()関数でNaNかどうか判定を行ってみましょう。

for idx in df.index:
  print(np.isnan(df.loc[idx, 'height']))

実行結果は以下のとおりです。2行目がNaNと判定されてTrueが表示されています。

False
True
False

 

まとめ

今回の記事ではPythonのNaNについて学習しました。
 

監修してくれたメンター

太田和樹（おおたかずき） ITベンチャー企業のPM兼エンジニア。 普段は主に、Web系アプリケーション開発のプロジェクトマネージャーとプログラミング講師を行っている。守備範囲はフロントエンド、モバイル、サーバサイド、データサイエンティストと幅広い。その幅広い知見を生かして、複数の領域を組み合わせた新しい提案をするのが得意。 開発実績：画像認識技術を活用した駐車場混雑状況把握（実証実験）、音声認識を活用したヘルプデスク支援システム、Pepperを遠隔操作するアプリの開発、大規模基幹系システムの開発・導入マネジメント。 地方在住。仕事のほとんどをリモートオフィスで行う。通勤で消耗する代わりに趣味のDIYや家庭菜園、家族との時間を楽しんでいる。

 

 

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