PythonでNaNを含むPandasインデックスが浮動小数点型かどうかを確認する方法

NaN（欠損値）を含むPandasのインデックスが浮動小数点型であるかどうかを確認するには、index.is_floating() メソッドを使用します。このメソッドは、インデックスのデータ型が浮動小数点型であれば True を、そうでなければ False 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

NaNを含むインデックスの作成

次に、np.nan を使って一部に欠損値を含むPandasインデックスを作成します。

index = pd.Index([5.7, 6.8, 10.5, np.nan, 17.8, 25.6, np.nan, np.nan, 50.2])

作成したインデックスを表示してみましょう。

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

そして、NaNを含むインデックスの値が浮動小数点型かどうかを確認します。

print("\nIndex values with some NaNs is a floating type?\n", index.is_floating())

完全なコード例

以下は、ここまでの手順をまとめたコード全体です。要素数やデータ型もあわせて確認しています。

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([5.7, 6.8, 10.5, np.nan, 17.8, 25.6, np.nan, np.nan, 50.2])

# 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を含むインデックス値が浮動小数点型かどうかを確認
print("\nIndex values with some NaNs is a floating type?\n", index.is_floating())

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([5.7, 6.8, 10.5, nan, 17.8, 25.6, nan, nan, 50.2], dtype='float64')

Number of elements in the index...
9

The dtype object...
float64

Index values with some NaNs is a floating type?
True

補足：新しいバージョンのPandasについて

出力にあるように、NaNを含むインデックスは自動的に float64 型として扱われ、is_floating() の結果は True になります。これは、float64 型では欠損値を NaN として表現できるためです。

なお、is_floating() メソッドは新しいバージョンのPandasでは非推奨（deprecated）となっています。最新の環境では、index.dtype == np.float64 や pandas.api.types.is_float_dtype(index) を使ってデータ型を判定する方法が推奨されているので、状況に応じて使い分けるとよいでしょう。