PythonでNaNを1として扱い、指定した軸に沿った配列要素の累積積を返す方法

NumPyのnancumprod()メソッドを使うと、NaNを1として扱いながら、指定した軸に沿った配列要素の累積積を求めることができます。NaNに遭遇しても累積積の値は変化せず、先頭にあるNaNは1に置き換えられます。また、すべてがNaNのスライスや空のスライスに対しては1が返されます。out引数を指定しない限り、結果を格納した新しい配列が返されます。

累積積とは、例えば「5、5×10、5×10×15、5×10×15×20」のように、要素を順番に掛け合わせていく計算のことです。

nancumprod()メソッドの主なパラメータ

• 第1パラメータ： 入力配列を指定します。
• 第2パラメータ（axis）： 累積積を計算する軸を指定します。デフォルトでは入力配列はフラット化されて処理されます。
• 第3パラメータ（dtype）： 返される配列の型、および要素を掛け合わせる際のアキュムレータの型を指定します。dtypeを省略した場合は入力配列aのdtypeが使われます。ただし、aがデフォルトのプラットフォーム整数よりも精度の低い整数dtypeを持つ場合は、代わりにデフォルトのプラットフォーム整数が使用されます。
• 第4パラメータ（out）： 結果を格納する代替の出力配列です。期待される出力と同じ形状・バッファ長を持つ必要がありますが、必要に応じて結果の値の型はキャストされます。

手順

まず、必要なライブラリをインポートします。

import numpy as np

array()メソッドを使ってnumpy配列を作成します。ここではint型の要素に加えてnanも含めています。

arr = np.array([[5, 10, 15], [20, np.nan, 30]])

配列を表示します。

print("Our Array...\n",arr)

配列の次元数を確認します。

print("\nDimensions of our Array...\n",arr.ndim)

配列のデータ型を取得します。

print("\nDatatype of our Array object...\n",arr.dtype)

NaNを1として扱いながら、指定した軸（ここではaxis=1）に沿った配列要素の累積積を返すには、nancumprod()メソッドを使用します。

print("\nCumulative Product of array elements...\n",np.nancumprod(arr, axis = 1))

サンプルコード

import numpy as np

# array()メソッドを使ってnumpy配列を作成
# int型の要素に加えてnanを含めています
arr = np.array([[5, 10, 15], [20, np.nan, 30]])

# 配列を表示
print("Our Array...\n",arr)

# 次元数を確認
print("\nDimensions of our Array...\n",arr.ndim)

# データ型を取得
print("\nDatatype of our Array object...\n",arr.dtype)

# NaNを1として扱い、axis=1に沿って累積積を計算
# NaNに遭遇しても累積積は変化せず、先頭のNaNは1に置き換えられます
print("\nCumulative Product of array elements...\n",np.nancumprod(arr, axis = 1))

実行結果

Our Array...
[[ 5. 10. 15.]
[20. nan 30.]]

Dimensions of our Array...
2

Datatype of our Array object...
float64

Cumulative Product of array elements...
[[ 5. 50. 750.]
[ 20. 20. 600.]]

実行結果から、axis=1（各行方向）に沿って累積積が計算されていることがわかります。2行目のNaNの位置では値が変化せず直前の値（20）がそのまま引き継がれ、その後30が掛けられて600になっています。このように、nancumprod()を使えばNaNを気にすることなく安全に累積積を計算できます。