PythonでNaNをゼロとして扱い配列要素の累積和を返す方法（nancumsum）

指定した軸に沿って、NaN（非数）をゼロとして扱った配列要素の累積和（cumulative sum）を返すには、NumPyのnancumsum()メソッドを使用します。累積計算中にNaNに遭遇しても合計値は変化せず、先頭にあるNaNはゼロに置き換えられます。また、すべての要素がNaNであるスライスや空のスライスに対しては、ゼロが返されます。

このメソッドは、結果を格納した新しい配列を返します。ただし、out引数が指定された場合はその配列が返されます。結果は入力配列aと同じサイズを持ち、axisがNoneでない場合、またはaが1次元配列の場合は同じ形状になります。

累積和の動作イメージは「5 → 5+10 → 5+10+15 → 5+10+15+20」のように、要素を先頭から順番に足し合わせていく形です。

主なパラメータ

• 第1引数（a）：入力配列です。
• 第2引数（axis）：累積和を計算する軸です。デフォルト（None）の場合は、フラット化された配列全体に対して累積和が計算されます。
• 第3引数（dtype）：返される配列および累積計算に使われるアキュムレータのデータ型です。dtypeを指定しない場合はaのデータ型が使われますが、a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場合は、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引数（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とバッファ長を持つ必要がありますが、必要に応じて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([10, 20, 30, 40, np.nan])

配列を表示します。

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

配列の次元を確認します。

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をゼロとして扱った配列要素の累積和を返すには、nancumsum()メソッドを使用します。累積和はNaNに遭遇しても変化せず、先頭のNaNはゼロに置き換えられます。

print("\nCumulative Sum of array elements...\n",np.nancumsum(arr))

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型の要素に加えてnanも含めています
arr = np.array([10, 20, 30, 40, np.nan])

# 配列を表示
print("Our Array...\n",arr)

# 配列の次元を確認
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をゼロとして扱った配列要素の累積和を求める
# 累積和はNaNに遭遇しても変化せず、先頭のNaNはゼロに置き換えられます
print("\nCumulative Sum of array elements...\n",np.nancumsum(arr))

出力結果

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

Dimensions of our Array...
1

Datatype of our Array object...
float64

Cumulative Sum of array elements...
[ 10. 30. 60. 100. 100.]