PandasでNaNを除外して集計する方法

PandasとNaNの扱い

Pandasは、Pythonでデータ分析を行うための強力なライブラリです。しかし、実際のデータはしばしば欠損値（NaN）を含んでいます。Pandasでは、これらのNaNを特別な値として扱い、それらを適切に処理するための機能を提供しています。

NaNとは

NaNは”Not a Number”の略で、数値ではない値を表します。Pandasでは、データセット内の欠損値をNaNとして扱います。

PandasでのNaNの扱い

Pandasでは、NaNは浮動小数点型として扱われます。これは、PandasがNaNを表現するためにIEEE浮動小数点標準の特殊なビットパターンを使用しているためです。

Pandasのデータ構造（SeriesやDataFrame）では、NaNはどのようなデータ型でも使用できます。つまり、整数型、文字列型、ブール型のデータでも、欠損値はNaNとして表現されます。

NaNの検出

Pandasでは、isnull()やnotnull()といった関数を使用して、データ内のNaNを検出することができます。これらの関数は、各要素がNaNであるかどうかを示すブール値を返します。

以上が、PandasとNaNの基本的な扱いについての説明です。次のセクションでは、NaNを除外して集計を行う方法について詳しく見ていきましょう。

NaNを除外する集計関数の使用

Pandasでは、データの集計を行う際にNaNを除外するための便利な関数が提供されています。これらの関数は、データセット内のNaNを無視し、存在する値だけを対象に集計を行います。

集計関数とNaN

Pandasの集計関数（sum(), mean(), min(), max()など）は、デフォルトでNaNを除外します。つまり、これらの関数を使用してデータを集計すると、NaNは自動的に無視されます。

例えば、以下のようなデータフレームがあるとします。

import pandas as pd
import numpy as np

df = pd.DataFrame({
    'A': [1, 2, np.nan],
    'B': [4, np.nan, 6],
    'C': [7, 8, 9]
})

このデータフレームの各列の平均を計算するには、mean()関数を使用します。

df.mean()

このコードを実行すると、以下のような結果が得られます。

A    1.5
B    5.0
C    8.0
dtype: float64

ここで、A列とB列の平均は、NaNを除外した結果となっています。

agg()関数とNaN

agg()関数は、複数の集計関数を一度に適用するための関数です。この関数も、デフォルトでNaNを除外します。

df.agg(['sum', 'mean'])

このコードを実行すると、各列の合計と平均がNaNを除外した形で計算されます。

以上が、PandasでNaNを除外して集計を行う方法についての説明です。次のセクションでは、NaNを含むデータの集計結果とNaNを除外したデータの集計結果の比較について見ていきましょう。

NaNを含むデータの集計結果とNaNを除外したデータの集計結果の比較

Pandasの集計関数はデフォルトでNaNを除外しますが、NaNを含めて集計を行いたい場合もあります。そのような場合には、skipna=Falseオプションを使用します。

以下に、NaNを含むデータとNaNを除外したデータの集計結果の比較を示します。

import pandas as pd
import numpy as np

df = pd.DataFrame({
    'A': [1, 2, np.nan],
    'B': [4, np.nan, 6],
    'C': [7, 8, 9]
})

# NaNを除外した集計結果
print(df.mean())

# NaNを含む集計結果
print(df.mean(skipna=False))

このコードを実行すると、以下のような結果が得られます。

# NaNを除外した集計結果
A    1.5
B    5.0
C    8.0
dtype: float64

# NaNを含む集計結果
A    NaN
B    NaN
C    8.0
dtype: float64

NaNを含むデータの集計結果では、NaNが含まれる列の平均はNaNとなります。これは、数値とNaNを加算すると結果はNaNになるためです。

以上が、NaNを含むデータの集計結果とNaNを除外したデータの集計結果の比較についての説明です。次のセクションでは、これらの知識を活用して、実際のデータ分析にどのように役立てるかについて見ていきましょう。

まとめ

この記事では、Pandasライブラリを使用してNaNを除外した集計を行う方法について詳しく見てきました。以下に主なポイントをまとめます。

1. PandasとNaNの扱い: PandasはNaNを特別な値として扱い、それらを適切に処理するための機能を提供しています。NaNは”Not a Number”の略で、数値ではない値を表します。

2. NaNを除外する集計関数の使用: Pandasの集計関数（sum(), mean(), min(), max()など）は、デフォルトでNaNを除外します。これらの関数を使用してデータを集計すると、NaNは自動的に無視されます。

3. NaNを含むデータの集計結果とNaNを除外したデータの集計結果の比較: NaNを含むデータの集計結果では、NaNが含まれる列の平均はNaNとなります。これは、数値とNaNを加算すると結果はNaNになるためです。

以上の知識を活用することで、実際のデータ分析において、欠損値を含むデータをより適切に扱うことができます。これらのテクニックを活用して、データ分析の精度を一層向上させていきましょう。この記事が皆さんのデータ分析の一助となれば幸いです。それでは、Happy Data Analyzing! <(￣︶￣)>