NaNを含む列の合計
Pandasでは、データフレーム内の特定の列を合計するために sum() 関数を使用します。しかし、この関数はデフォルトでNaN値を無視します。以下に例を示します。
import pandas as pd
import numpy as np
# データフレームを作成
df = pd.DataFrame({
'A': [1, 2, np.nan],
'B': [5, np.nan, np.nan],
'C': [1, 2, 3]
})
print(df)
# 列の合計を計算
print(df.sum())
このコードを実行すると、以下のような出力が得られます。
A B C
0 1.0 5.0 1
1 2.0 NaN 2
2 NaN NaN 3
A 3.0
B 5.0
C 6.0
dtype: float64
ここで、列 ‘A’ と ‘B’ の合計はそれぞれ 3.0 と 5.0 となり、NaN値は無視されています。これは sum() 関数のデフォルトの挙動です。次のセクションでは、NaN値を0として扱う方法と、NaN値を完全に無視する方法について説明します。
NaNを0として扱う方法
Pandasでは、NaN値を0として扱い、それを列の合計に含めることができます。これは fillna() 関数を使用して行います。以下に例を示します。
import pandas as pd
import numpy as np
# データフレームを作成
df = pd.DataFrame({
'A': [1, 2, np.nan],
'B': [5, np.nan, np.nan],
'C': [1, 2, 3]
})
print(df)
# NaN値を0に置換
df_filled = df.fillna(0)
print(df_filled)
# 列の合計を計算
print(df_filled.sum())
このコードを実行すると、以下のような出力が得られます。
A B C
0 1.0 5.0 1
1 2.0 0.0 2
2 0.0 0.0 3
A 3.0
B 5.0
C 6.0
dtype: float64
ここで、列 ‘A’ と ‘B’ の合計はそれぞれ 3.0 と 5.0 となり、NaN値は0として扱われています。これにより、NaN値が存在する列でも合計を計算することが可能になります。次のセクションでは、NaN値を完全に無視する方法について説明します。
NaNを無視する方法
Pandasでは、NaN値を無視して列の合計を計算することができます。これは sum() 関数のデフォルトの挙動です。以下に例を示します。
import pandas as pd
import numpy as np
# データフレームを作成
df = pd.DataFrame({
'A': [1, 2, np.nan],
'B': [5, np.nan, np.nan],
'C': [1, 2, 3]
})
print(df)
# 列の合計を計算
print(df.sum())
このコードを実行すると、以下のような出力が得られます。
A B C
0 1.0 5.0 1
1 2.0 NaN 2
2 NaN NaN 3
A 3.0
B 5.0
C 6.0
dtype: float64
ここで、列 ‘A’ と ‘B’ の合計はそれぞれ 3.0 と 5.0 となり、NaN値は無視されています。これは sum() 関数のデフォルトの挙動です。次のセクションでは、NaNが全ての列に存在する場合の処理について説明します。
NaNが全ての列に存在する場合の処理
Pandasでは、全ての列がNaNである行を特定し、それを無視するか削除することができます。これは dropna() 関数を使用して行います。以下に例を示します。
import pandas as pd
import numpy as np
# データフレームを作成
df = pd.DataFrame({
'A': [1, 2, np.nan],
'B': [5, np.nan, np.nan],
'C': [1, 2, np.nan]
})
print(df)
# NaNが全ての列に存在する行を削除
df_dropped = df.dropna(how='all')
print(df_dropped)
# 列の合計を計算
print(df_dropped.sum())
このコードを実行すると、以下のような出力が得られます。
A B C
0 1.0 5.0 1.0
1 2.0 NaN 2.0
2 NaN NaN NaN
A B C
0 1.0 5.0 1.0
1 2.0 NaN 2.0
A 3.0
B 5.0
C 3.0
dtype: float64
ここで、列 ‘A’ と ‘B’ と ‘C’ の合計はそれぞれ 3.0 と 5.0 と 3.0 となり、NaN値が全ての列に存在する行は削除されています。これにより、NaN値が全ての列に存在する行を無視して列の合計を計算することが可能になります。以上が、PandasでNaNを無視して列を合計する方法についての説明です。この情報が役立つことを願っています。次のセクションでは、他のPandasの機能について説明します。