[NumPy] 11. NumPy配列のNaNに関するいろいろな処理

はじめに

np.arrayにおけるNaNに関する処理について、いろいろと説明する。

2番目の要素をnp.nanとすることでNaNにできる。

np.isnan(x)でNaNの部分がTrueとなった配列が返る。

np.whereとnp.isnan(x)を組み合わせることでNaNである部分のインデックスが得られる。結果はtupleで得られるので[0]とすることでnp.arrayで結果が得られる。

~np.isnan(x)のように否定演算子をつけることでNaNではないインデックスを得ることができる。

上記のNaNではないインデックスを配列に適用することでNaNを除去できる。

np.nan_to_num()の第一引数にNaNを含む配列、第２引数でNaNを置換する数を指定する。

x==np.nanのようにしても置換することはできない。

np.count_nonzero()でTrueが何個あるかがわかるので、np.isnanと組み合わせることでNaNの数がわかる。

NaNがある場合は、np.nansum()を用いる。下記のように、NaNがあると計算値はNaNになる。

pandasのDataFrameにおけるNan, Noneについては下記記事で説明した。