Python Pandas IntervalIndex – 欠損値（NaN）を含む区間が空かどうかを確認する方法

Pandas の IntervalIndex において、欠損値（NaN）を含む区間が空（empty）かどうかを判定するには、IntervalIndex.is_empty プロパティを使用します。このプロパティは、各区間に対してブール値（True / False）の配列を返し、区間が空であれば True、そうでなければ False を示します。

必要なライブラリのインポート

まず、必要なライブラリをインポートします。

import pandas as pd
import numpy as np

NaN値を含むIntervalIndexの作成

from_arrays() メソッドを使い、左右の境界値すべてに np.nan を指定した IntervalIndex を作成します。

interval = pd.IntervalIndex.from_arrays([np.nan, np.nan], [np.nan, np.nan])

作成した区間を表示して確認してみましょう。

print("IntervalIndex...\n", interval)

続いて、is_empty プロパティを使って、欠損値を含む区間が空かどうかをチェックします。

print("\nIs the interval empty?\n", interval.is_empty)

完全なコード例

以下に、ここまでの手順をまとめた完全なサンプルコードを示します。

import pandas as pd
import numpy as np

# NaN値を持つIntervalIndexを作成
interval = pd.IntervalIndex.from_arrays([np.nan, np.nan], [np.nan, np.nan])

# 区間を表示
print("IntervalIndex...\n", interval)

# 区間の長さを表示
print("\nIntervalIndex length...\n", interval.length)

# 欠損値を含む区間が空かどうかを確認
print("\nIs the interval empty?\n", interval.is_empty)

実行結果

上記のコードを実行すると、次のような出力が得られます。

IntervalIndex...
IntervalIndex([nan, nan], dtype='interval[float64, right]')

IntervalIndex length...
Float64Index([nan, nan], dtype='float64')

Is the interval empty?
[False False]

結果の解説

出力を見ると、境界値がすべて nan の区間に対しても、is_empty は [False False] を返していることがわかります。これは、Pandas が欠損値を含む区間を「空」とはみなさず、有効な区間として扱っているためです。is_empty が True を返すのは、左端と右端が同じ値になるなど、実際に幅を持たない区間の場合のみです。欠損値を含むデータを区間処理する際は、この挙動を理解しておくことが重要です。