Python・Pandasのデータフレームに無限大（inf）が含まれているか確認する方法

Pandasのデータフレーム内に無限大（inf）が含まれているかどうかを確認するには、NumPyのisinf()メソッドを使用します。また、無限大の値がいくつあるかを数えたい場合は、sum()と組み合わせることで簡単に集計できます。

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それぞれ別名（エイリアス）を付けてインポートします。

import pandas as pd
import numpy as np

無限大を含むデータの準備

次に、辞書型のリストを作成します。ここではNumPyのnp.infを使って、意図的に無限大の値を設定しています。

d = { "Reg_Price": [7000.5057, np.inf, 5000, np.inf, 9000.75768, 6000] }

作成した辞書をもとに、データフレームを生成します。

dataFrame = pd.DataFrame(d)

無限大の検出とカウント

isinf()でデータフレーム内の無限大を判定し、values.sum()でその合計数を取得します。

count = np.isinf(dataFrame).values.sum()

サンプルコード

以下に完全なコード例を示します。

import pandas as pd
import numpy as np

# 辞書型のリストを定義
d = { "Reg_Price": [7000.5057, np.inf, 5000, np.inf, 9000.75768, 6000] }

# 辞書からデータフレームを作成
dataFrame = pd.DataFrame(d)
print("DataFrame...\n", dataFrame)

# 無限大の値をチェックし、件数を表示
count = np.isinf(dataFrame).values.sum()
print("\nInfinity values...\n ", count)

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。

DataFrame...
     Reg_Price
0  7000.505700
1           inf
2  5000.000000
3           inf
4  9000.757680
5  6000.000000

Infinity values...
  2

補足：負の無限大やNaNの扱い

isinf()は正の無限大（+inf）だけでなく、負の無限大（-inf）も検出できます。一方、欠損値であるNaNは無限大とはみなされないため、NaNも同時にチェックしたい場合は np.isnan() を併用するか、データ全体の異常値をまとめて確認するのに便利な df.isin([np.inf, -np.inf]).values.sum() のような書き方もあります。

また、無限大を含む行を除外したい場合は、以下のようにすることでクリーンなデータフレームを取得できます。

df_clean = dataFrame.replace([np.inf, -np.inf], np.nan).dropna()

このように、isinf()とsum()を組み合わせれば、データフレーム内の無限大の有無や件数を簡単に把握でき、データ前処理の品質向上に役立ちます。