PythonでPandas IndexのNA以外の要素を確認する方法｜notna()メソッドの使い方

Pandas Indexの中でNA（欠損値）ではない要素を確認するには、index.notna()メソッドを使用します。このメソッドは、NAでない要素に対してTrue、NAである要素に対してFalseを返すブール値の配列を返します。

まず、必要なライブラリをインポートしましょう。

import pandas as pd
import numpy as np

続いて、NaN値をいくつか含むPandasインデックスを作成します。

index = pd.Index([5, 65, np.nan, 17, 75, np.nan])

作成したPandasインデックスを表示して確認します。

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

notna()メソッドを呼び出すことで、インデックス内の各要素がNAかどうかを判定できます。NAでない要素にはTrueが返されます。

print("\nCheck which entries are not-NA...\n", index.notna())

完全なサンプルコード

以下は、ここまでの手順をまとめた完全なコードです。

import pandas as pd
import numpy as np

# NaN値を含むPandasインデックスを作成
index = pd.Index([5, 65, np.nan, 17, 75, np.nan])

# Pandasインデックスを表示
print("Pandas Index...\n", index)

# インデックスの要素数を取得
print("\nNumber of elements in the index...\n", index.size)

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

# NAでない要素を確認
# NAでない要素にはTrueが返される
print("\nCheck which entries are not-NA...\n", index.notna())

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。

Pandas Index...
Index([5.0, 65.0, nan, 17.0, 75.0, nan], dtype='float64')

Number of elements in the index...
6

The dtype object...
float64

Check which entries are not-NA...
[ True True False True True False]

補足：関連するメソッドについて

notna()はnotnull()のエイリアスであり、どちらもまったく同じ動作をします。逆に、NAである要素を確認したい場合はisna()（またはisnull()）を使用してください。また、新しいバージョンのPandasではFloat64Indexは廃止されているため、NaNを含むインデックスは単にIndexオブジェクトとしてfloat64型で表示されます。データクレンジングや欠損値のフィルタリングを行う際に、notna()は非常に便利なメソッドです。