NaNを含む列の合計を計算する
Pandasでは、データフレームやシリーズの合計を計算する際に、NaN値をどのように扱うかが重要です。デフォルトでは、sum()関数はNaN値を無視（スキップ）します。これは、NaN値が数値でないため、数値の合計に影響を与えないという考え方に基づいています。
以下に、NaN値を含むデータフレームの作成と、その列の合計の計算方法を示します。
import pandas as pd
import numpy as np
# NaNを含むデータフレームを作成
df = pd.DataFrame({
'A': [1, 2, np.nan],
'B': [4, np.nan, 6],
'C': [7, 8, 9]
})
print(df)
このコードを実行すると、以下のようなデータフレームが出力されます。
A B C
0 1.0 4.0 7
1 2.0 NaN 8
2 NaN 6.0 9
次に、各列の合計を計算します。
print(df.sum())
このコードを実行すると、NaN値を無視した各列の合計が出力されます。
A 3.0
B 10.0
C 24.0
dtype: float64
この結果から、NaN値を含む列の合計を計算する際には、Pandasのsum()関数がNaN値を自動的に無視することがわかります。しかし、NaN値を別の値（例えば0）として扱いたい場合や、NaN値を含む列の合計をNaNとしたい場合には、別のアプローチが必要となります。それらの方法については、次の小見出しで詳しく説明します。
NaNを0として扱わない合計の計算
前述の通り、Pandasのsum()関数はデフォルトでNaN値を無視します。しかし、NaN値を0として扱いたくない場合、つまりNaN値を含む列の合計をNaNとしたい場合はどうすればよいでしょうか。
この場合、min_countパラメータを使用します。min_countパラメータは、合計を計算する際に必要な最小の非NA値の数を指定します。min_countを1以上に設定すると、NaN値のみを含む列の合計はNaNとなります。
以下に、min_countパラメータを使用した例を示します。
print(df.sum(min_count=1))
このコードを実行すると、NaN値を含む列の合計がNaNとなります。
A 3.0
B 10.0
C 24.0
dtype: float64
この結果から、min_countパラメータを使用することで、NaN値を0として扱わずに列の合計を計算することが可能であることがわかります。この方法は、NaN値がデータの欠損を示している場合や、NaN値を含む列のデータが不完全であることを示したい場合に有用です。次の小見出しでは、NaN値をスキップする合計の計算方法について詳しく説明します。
NaNをスキップする合計の計算
Pandasのsum()関数はデフォルトでNaN値をスキップします。これは、NaN値が数値でないため、数値の合計に影響を与えないという考え方に基づいています。しかし、この動作を明示的に示すためには、skipnaパラメータを使用します。
以下に、skipnaパラメータを使用した例を示します。
print(df.sum(skipna=True))
このコードを実行すると、NaN値をスキップした各列の合計が出力されます。
A 3.0
B 10.0
C 24.0
dtype: float64
この結果から、skipna=Trueを設定することで、NaN値をスキップして列の合計を計算することが可能であることがわかります。この方法は、NaN値がデータの欠損を示している場合や、NaN値を含む列のデータが不完全であることを示したい場合に有用です。次の小見出しでは、NaN値を含む列の合計をNaNとする方法について詳しく説明します。
NaNを含む列の合計をNaNとする方法
前述の通り、Pandasのsum()関数はデフォルトでNaN値をスキップします。しかし、NaN値を含む列の合計をNaNとしたい場合はどうすればよいでしょうか。
この場合、min_countパラメータを使用します。min_countパラメータは、合計を計算する際に必要な最小の非NA値の数を指定します。min_countを列の長さ以上に設定すると、NaN値を含む列の合計はNaNとなります。
以下に、min_countパラメータを使用した例を示します。
print(df.sum(min_count=len(df)))
このコードを実行すると、NaN値を含む列の合計がNaNとなります。
A 3.0
B NaN
C 24.0
dtype: float64
この結果から、min_countパラメータを使用することで、NaN値を含む列の合計をNaNとすることが可能であることがわかります。この方法は、NaN値がデータの欠損を示している場合や、NaN値を含む列のデータが不完全であることを示したい場合に有用です。この記事では、PandasでNaN値を保持したままの合計値を計算する方法について詳しく説明しました。これらの方法を活用することで、NaN値を含むデータの分析がより柔軟になります。それぞれの状況に応じて最適な方法を選択してください。それでは、Happy Data Analyzing! 🐼