PythonでNaNを0として扱い、軸0に沿った配列要素の累積和を返す方法

NaN（非数）をゼロとして扱いながら、指定した軸に沿って配列要素の累積和を返すには、NumPyのnancumsum()メソッドを使用します。このメソッドの特徴は以下の通りです。

• 累積和の計算中にNaNが現れても、それ以降の累積和の値は変化しません
• 先頭に現れたNaNはゼロに置き換えられます
• すべてが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

累積和とは、「5」「5+10」「5+10+15」「5+10+15+20」のように、それまでの要素を順番に足し合わせていく計算のことです。

nancumsum()メソッドのパラメータ

• 第1パラメータ（入力配列）： 累積和を計算する対象となる配列です。
• 第2パラメータ（axis）： 累積和を計算する軸を指定します。デフォルト値はNoneで、そ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パラメータ（dtype）： 返される配列の型、および要素を合計する際のアキュムレータの型を指定します。dtypeが指定されない場合、入力配列aのdtypeがデフォルトとなります。ただし、aがデフォルトのプラットフォーム整数よりも低い精度の整数型を持つ場合は、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, 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)

配列のデータ型を取得します。

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

NaNをゼロとして扱い、軸0に沿って配列要素の累積和を返すには、nancumsum()メソッドを使用します。

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

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を含めている
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)

# NaNをゼロとして扱い、軸0に沿って配列要素の累積和を返す
# NaNに遭遇しても累積和は変化せず、先頭のNaNはゼロに置き換えられる
# すべてがNaNまたは空のスライスにはゼロが返される
print("\nCumulative Sum of array elements...\n",np.nancumsum(arr, axis = 0))

実行結果

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

Dimensions of our Array...
2

Datatype of our Array object...
float64

Cumulative Sum of array elements...
[[10. 20. 30.]
[50. 20. 90.]]

結果の解説

上記の出力から、軸0（列方向）に沿って累積和が計算されていることがわかります。例えば、1列目は「10」→「10+40=50」、2列目は「20」→「20+NaN」となりますが、NaNはゼロとして扱われるため「20」のまま維持されています。3列目は「30」→「30+60=90」と計算されています。このように、nancumsum()を使うことで、欠損値（NaN）を含むデータでも安全に累積和を求めることができます。