【Python】Pandasのインデックスが数値データのみか確認する方法 – is_numeric()の使い方

Pandasインデックスが数値データのみで構成されているか確認する方法

Pandasのインデックスが数値データのみで構成されているかどうかを確認するには、index.is_numeric()メソッドを使用します。このメソッドは、インデックスの値が整数(int)・浮動小数点数(float)・NaNなどの数値型であればTrueを返し、それ以外の場合はFalseを返します。

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

整数・float・NaNを含むPandasインデックスの作成

整数、浮動小数点数(float)、そしてNaNを含むPandasインデックスを作成します。

index = pd.Index([5, 10.2, 25, 50, 75.2, 100, np.nan])

作成した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中身を確認します。

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

数値データのみかどうかの判定

インデックスの値が数値データのみで構成されているかどうかを確認します。ここでいう数値データには、整数(int)、浮動小数点数(float)、さらにNaN(欠損値)も含まれます。

index.is_numeric()

サンプルコード(完全な例)

以下に、一連の流れをまとめた完全なコード例を示します。

import pandas as pd
import numpy as np

# 整数、float、NaNを含むPandasインデックスを作成
index = pd.Index([5, 10.2, 25, 50, 75.2, 100, 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)

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

# インデックスの値が数値データのみで構成されているか確認
# 数値データには整数、float、NaNが含まれる
print("\nIndex values only consists of numeric data?\n", index.is_numeric())

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...
Float64Index([5.0, 10.2, 25.0, 50.0, 75.2, 100.0, nan], dtype='float64')

Number of elements in the index...
7

The dtype object...
float64

Index values only consists of numeric data?
True

結果の解説

この例では、整数と浮動小数点数が混在したリストからインデックスを作成しているため、すべての値が自動的にfloat64型へ変換されています。また、np.nan(欠損値)も数値として扱われるため、is_numeric()はTrueを返します。

一方、文字列などの数値以外の要素が含まれている場合は、dtypeがobject型となり、is_numeric()はFalseを返します。データの前処理やバリデーションの際に、インデックスの型を手軽にチェックできる便利なメソッドなので、ぜひ活用してみてください。