Python Pandas – NaNをマスクして特定の値に置き換える方法

Python Pandas – NaNをマスクして特定の値に置き換える

PandasのIndexオブジェクトに含まれるNaN（欠損値）をマスクし、特定の値に一括で置き換えるには、index.putmask()メソッドを使用します。このメソッドの第1引数には、NaNを検出するためのindex.isna()メソッドを指定します。

putmask()メソッドは、条件がTrueとなる位置の値を指定した値で置き換える機能を持っています。一方、isna()は各要素がNaNかどうかを判定し、NaNであればTrueを返します。この2つを組み合わせることで、「NaNだけを別の値に置き換える」という処理をシンプルに実現できます。

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

NaNを含むPandasインデックスの作成

次に、NaN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, 10, np.nan, 75, np.nan])

インデックスの表示

作成したPandasインデックスを表示してみましょう。

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

NaNをマスクして特定の値に置き換える

index.isna()でNaNの位置を検出し、putmask()を使ってその位置の値を111に置き換えます。

print("\nMask...\n", index.putmask(index.isna(), 111))

完全なコード例

以下に、ここまでの処理をまとめた完全なコードを示します。

import pandas as pd
import numpy as np

# NaNを含むPandasインデックスを作成
index = pd.Index([5, 65, 10, np.nan, 75, np.nan])

# 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取得
print("\nNumber of elements in the index...\n", index.size)

# NaNをマスクして特定の値に置き換え
print("\nMask...\n", index.putmask(index.isna(), 111))

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([5.0, 65.0, 10.0, nan, 75.0, nan], dtype='float64')

Number of elements in the index...
6

Mask...
Float64Index([5.0, 65.0, 10.0, 111.0, 75.0, 111.0], dtype='float64')

出力のポイント

元のインデックスにはNaNが2つ含まれていましたが、putmask()を適用した結果、それらがすべて111.0に置き換えられていることが確認できます。また、NaNが含まれているため、インデックスのデータ型は自動的にfloat64になっている点にも注目してください。そのため、置き換え後の値も整数の111ではなく、111.0という浮動小数点数として表示されます。