Python Pandas：dropna()メソッドでNaN値を除いたインデックスを取得する方法

PandasでNaN値（欠損値）を含まないインデックスを取得するには、index.dropna()メソッドを使用します。このメソッドは、元のインデックスからすべてのNaN値を取り除いた新しいIndexオブジェクトを返します。

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しょう。

import pandas as pd
import numpy as np

NaN値を含むインデックスの作成

次に、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([50, 10, 70, np.nan, 90, 50, np.nan, np.nan, 30])

インデックスの表示

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

NaN値のみを削除する

dropna()メソッドを呼び出すことで、NaN値だけを削除できます。

print("\nThe Index object after removing NaN values...\n",index.dropna())

完全なサンプルコード

以下に、ここまでの手順をまとめたコード全体を示します。

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([50, 10, 70, np.nan, 90, 50, np.nan, np.nan, 30])

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

# インデックス内の要素数を返す
print("\nNumber of elements in the index...\n",index.size)

# データのdtypeオブジェクトを返す
print("\nThe dtype object...\n",index.dtype)

# NaN値のみを削除
print("\nThe Index object after removing NaN values...\n",index.dropna())

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...
Float64Index([50.0, 10.0, 70.0, nan, 90.0, 50.0, nan, nan, 30.0], dtype='float64')

Number of elements in the index...
9

The dtype object...
float64

The Index object after removing NaN values...
Float64Index([50.0, 10.0, 70.0, 90.0, 50.0, 30.0], dtype='float64')

補足

実行結果にある「Float64Index」は、古いバージョンのPandasで使われていた表現です。Pandas 2.0以降ではFloat64Indexは廃止されており、代わりに「Index([50.0, 10.0, ...], dtype='float64')」のように表示されます。ただし、dropna()によるNaN値の削除処理自体は同じように機能します。

また、dropna()は元のインデックスを変更せず、新しいIndexオブジェクトを返す点にも注意してください。元のインデックスを上書きしたい場合は、戻り値を変数に再代入してください。