Python Pandas入門：inferred_typeプロパティで値から推測された型の文字列を取得する方法

値から推測された型（タイプ）の文字列を返したい場合は、Pandasの index.inferred_type プロパティを使用します。このプロパティを使うことで、Indexオブジェクトに格納されている値の種類を文字列として簡単に確認できます。

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

Indexオブジェクトの作成

次に、Indexオブジェクトを作成します。NaN（欠損値）を含めるために、numpyライブラリを使用しています。

index = pd.Index(['Car','Bike', np.nan,'Car',np.nan, 'Ship', None, None])

Indexの表示と推測された型の確認

作成したIndexを表示してみましょう。

print("Pandas Index...\n",index)

値から推測された型の文字列を返します。

print("\nThe inferred type...\n",index.inferred_type)

サンプルコード全体

以下に完全なサンプルコードを示します。この例では、inferred_typeだけでなく、values、hasnans、dtypeなど、関連するプロパティも一緒に確認しています。

import pandas as pd
import numpy as np

# Indexオブジェクトを作成
# NaNにはnumpyライブラリを使用
index = pd.Index(['Car','Bike', np.nan,'Car',np.nan, 'Ship', None, None])

# Indexを表示
print("Pandas Index...\n",index)

# Index内のデータを表す配列を返す
print("\nArray...\n",index.values)

# IndexにNaNが含まれているかどうかを確認
print("\nIs the Pandas index having NaNs?\n",index.hasnans)

# データのdtypeを返す
print("\nThe dtype object...\n",index.dtype)

# 値から推測された型の文字列を返す
print("\nThe inferred type...\n",index.inferred_type)

実行結果

上記のコードを実行すると、以下のような出力が得られます。

Pandas Index...
Index(['Car', 'Bike', nan, 'Car', nan, 'Ship', None, None], dtype='object')

Array...
['Car' 'Bike' nan 'Car' nan 'Ship' None None]

Is the Pandas index having NaNs?
True

The dtype object...
object

The inferred type...
Mixed

解説

この例では、文字列（'Car'、'Bike'、'Ship'）とNaN・Noneといった欠損値が混在したIndexを作成しています。hasnans プロパティはTrueを返し、Indexに欠損値が含まれていることを示しています。また、dtype は「object」であり、複数のデータ型が混在していることを表しています。

最終的に inferred_type プロパティは「Mixed」を返しました。これは、Index内の値が単一の型ではなく、複数の型（文字列と欠損値）が混合しているためです。もしすべての値が同じ型であれば、「string」「integer」「floating」など、その型に応じた文字列が返されます。

このように、inferred_typeプロパティを活用することで、Indexオブジェクトの中身がどのようなデータ型で構成されているかをプログラム的に判定でき、データ前処理やバリデーションの際に非常に便利です。