PythonのNumPyでNaNを無視して配列の最小値を求める方法｜numpy.nanmin()の使い方

配列の最小値、またはNaN（非数）を無視した最小値を取得するには、PythonのNumPyライブラリが提供する numpy.nanmin() メソッドを使用します。このメソッドは、指定した軸を取り除いた形状の配列を返します。入力が0次元配列の場合や、axisにNoneを指定した場合は、ndarrayスカラーが返されます。戻り値のdtypeは元の配列と同じになります。

numpy.nanmin() の主なパラメータ

第1引数：a

最小値を求めたい数値を含む配列です。配列以外のオブジェクトが渡された場合は、自動的に配列への変換が試みられます。

第2引数：axis

最小値を計算する対象となる軸（または複数の軸）を指定します。デフォルトでは、平坦化された配列全体に対して最小値が計算されます。

第3引数：out

結果を格納するための代替出力配列です。デフォルトはNoneです。指定する場合は、期待される出力と同じ形状である必要があり、必要に応じて型はキャストされます。

第4引数：keepdims

Trueに設定すると、縮小された軸がサイズ1の次元として結果に残ります。このオプションにより、結果は元の配列aに対して正しくブロードキャストされます。デフォルト以外の値が指定された場合、keepdimsはndarrayのサブクラスのmaxメソッドに引き継がれます。サブクラスのメソッドがkeepdimsを実装していない場合は、例外が発生します。

第5引数：initial

出力要素の最大値です。空のスライスに対する計算を可能にするために必須となるパラメータです。

実装手順

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を混ぜて追加しています。

arr = np.array([[10, 20, 30], [40, np.nan, 60]])

作成した配列を表示します。

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)

データ型を取得します。

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

配列の形状を確認します。

print("\nShape of our Array...\n",arr.shape)

配列の最小値、またはNaNを無視した最小値を返すには、numpy.nanmin()メソッドを使用します。ここではaxis=1を指定し、行ごとの最小値を求めています。

print("\nResult (nanmin)...\n",np.nanmin(arr, axis = 1))

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を含めています
arr = np.array([[10, 20, 30], [40, np.nan, 60]])

# 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)

# numpy.nanmin()メソッドでNaNを無視した最小値を計算
print("\nResult (nanmin)...\n",np.nanmin(arr, axis = 1))

出力結果

Our Array...
[[10. 20. 30.]
[40. nan 60.]]

Dimensions of our Array...
2

Datatype of our Array object...
float64

Result (nanmin)...
[10. 40.]

この出力からわかるように、axis=1を指定すると各行ごとに最小値が計算されます。1行目「[10, 20, 30]」の最小値は10、2行目「[40, nan, 60]」ではNaNが無視され、最小値として40が返されています。このようにnanmin()を使えば、欠損値を含むデータでも安全に最小値を求めることができます。