PythonでNaNを1として扱い、axis=0に沿った配列要素の累積積を返す方法（NumPy nancumprod）

指定した軸に沿って配列要素の累積積を返し、その際NaNを1として扱うには、NumPyのnancumprod()メソッドを使用します。累積積はNaNに遭遇しても変化せず、先頭にあるNaNは1に置き換えられます。また、すべてがNaNまたは空のスライスに対しては、1が返されます。

nancumprod()メソッドのパラメータ

このメソッドは、outが指定されていない限り、結果を格納する新しい配列を返します。outが指定された場合は、その配列が返されます。累積の動作は「5 → 5×10 → 5×10×15 → 5×10×15×20」のように進んでいきます。

• 第1パラメータ： 入力配列です。
• 第2パラメータ（axis）： 累積積を計算する軸です。デフォルトでは入力配列はフラット化されます。
• 第3パラメータ（dtype）： 返される配列の型、および要素を乗算するアキュムレータの型です。dtypeが指定されない場合、入力配列の整数型の精度がデフォルトのプラットフォーム整数より低いケースを除いて、入力配列のdtypeがデフォルトになります。該当する場合は、デフォルトのプラットフォーム整数が代わりに使用されます。
• 第4パラメータ（out）： 結果を格納する代替出力配列です。期待される出力と同じ形状および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nanを含めています。

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=0）に沿って配列要素の累積積を返すには、nancumprod()メソッドを使用します。累積積はNaNに遭遇しても変化せず、先頭のNaNは1に置き換えられます。すべてがNaNまたは空のスライスに対しては1が返されます。

print("\nCumulative Product of array elements...\n",np.nancumprod(arr, axis = 0))

完全なコード例

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nanを含めている
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=0に沿って配列要素の累積積を返す
print("\nCumulative Product of array elements...\n",np.nancumprod(arr, axis = 0))

出力結果

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. 10. 15.]
[100. 10. 450.]]

出力を見ると、2行目のNaNは1として扱われているため、累積積の計算が中断されることなく処理されていることが分かります。具体的には、1列目は「5 × 20 = 100」、2列目は「10 × 1 = 10」、3列目は「15 × 30 = 450」と計算されています。