Python Pandas入門：マルチインデックスでいずれかのレベルがNaNの場合に値を削除する方法

はじめに

PythonのPandasライブラリでは、マルチインデックス（MultiIndex）においていずれかのレベルにNaN（欠損値）が含まれている場合に、該当する値を削除するには multiIndex.dropna() メソッドを使用します。このとき、how パラメータに "any" を指定します。

なお、how="all" を指定すると「すべてのレベルがNaNである場合」にのみ削除されるため、目的に応じて使い分けることが可能です。

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を含むマルチインデックスの作成

次に、いくつかのNaN値を含むマルチインデックスを作成します。names パラメータを使うことで、インデックスの各レベルに名前を設定できます。

multiIndex = pd.MultiIndex.from_arrays([[5, 10], [np.nan, 20], [25, np.nan], [35, 40]],names=['a', 'b', 'c', 'd'])

いずれかのレベルがNaNの場合に値を削除する

マルチインデックスに対して dropna(how='any') を実行すると、たとえ1つのレベルだけにNaNが含まれていても、そのエントリ全体が削除されます。以下のように、dropna() の "how" パラメータに "any" を指定して呼び出します。

print("\nDropping the value when any level is NaN...\n",multiIndex.dropna(how='any'))

サンプルコード（完全版）

ここまでの手順をまとめた完全なコードは以下の通りです。

import pandas as pd
import numpy as np

# NaN値を含むマルチインデックスを作成
# namesパラメータでインデックスの各レベルに名前を設定
multiIndex = pd.MultiIndex.from_arrays([[5, 10], [np.nan, 20], [25, np.nan], [35, 40]],names=['a', 'b', 'c', 'd'])

# マルチインデックスを表示
print("Multi-index...\n", multiIndex)

# いずれかのレベルがNaNの場合に値を削除
# 1つでもNaNが含まれていれば、dropna()はその値をすべて削除する
# dropna()のhowパラメータに"any"を指定
print("\nDropping the value when any level is NaN...\n",multiIndex.dropna(how='any'))

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。

Multi-index...
MultiIndex([( 5, nan, 25.0, 35),(10, 20.0, nan, 40)],names=['a', 'b', 'c', 'd'])

Dropping the value when any level is NaN...
MultiIndex([], names=['a', 'b', 'c', 'd'])

結果の解説

この例では、最初のタプル (5, nan, 25.0, 35) はレベル b にNaNが含まれ、2番目のタプル (10, 20.0, nan, 40) はレベル c にNaNが含まれています。そのため、how='any' を指定した dropna() を実行すると、両方のエントリが削除され、結果として空の MultiIndex が返されます。

もし「すべてのレベルがNaNの場合にのみ削除したい」場合は、how='all' を指定することで、部分的にNaNを含むエントリを保持したまま処理できます。