Python・PandasでDataFrameの無限大の値に対してTrueを表示する方法

Pandasのisin()メソッドを使用すると、DataFrame内の無限大（inf）の値に該当するセルに対してTrueを表示できます。この記事では、NumPyのnp.infを使って無限大の値を含むDataFrameを作成し、それらを検出してTrueとして表示する手順を解説します。

必要なライブラリのインポート

まず、PandasとNumPy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

無限大の値を含むデータの準備

次に、リストを値にもつ辞書を作成します。ここではNumPyのnp.infを使って、無限大の値を意図的に設定しています。

d = { "Reg_Price": [7000.5057, np.inf, 5000, np.inf, 9000.75768, 6000, 900, np.inf] }

DataFrameの作成

上記の辞書をもとに、PandasのDataFrameを作成します。

dataFrame = pd.DataFrame(d)

無限大の値に対してTrueを表示する

isin()メソッドにnp.infと-np.infを渡すことで、正負どちらの無限大にも該当するセルがTrueになります。

res = dataFrame.isin([np.inf, -np.inf])

サンプルコード全体

以下は、これまでの手順をまとめた完全なコード例です。あわせて、無限大の値の個数をカウントする処理も追加しています。

import pandas as pd
import numpy as np

# リストを値にもつ辞書
d = { "Reg_Price": [7000.5057, np.inf, 5000, np.inf, 9000.75768, 6000, 900, np.inf] }

# 辞書からDataFrameを作成
dataFrame = pd.DataFrame(d)
print("DataFrame...\n", dataFrame)

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

# 無限大の値に対してTRUEを表示
res = dataFrame.isin([np.inf, -np.inf])
print("\nUpdated DataFrame...\n", res)

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。

DataFrame...
     Reg_Price
0  7000.505700
1          inf
2  5000.000000
3          inf
4  9000.757680
5  6000.000000
6   900.000000
7          inf

Infinity values count...
 3

Updated DataFrame...
    Reg_Price
0      False
1       True
2      False
3       True
4      False
5      False
6      False
7       True

解説

元のDataFrameでは、インデックス1、3、7の行にinf（無限大）が含まれています。np.isinf(dataFrame).values.sum()により、無限大の値は合計3件であることが確認できました。

そしてisin([np.inf, -np.inf])を適用した結果のDataFrameでは、無限大の値が存在するセルだけがTrueとなり、それ以外はFalseになっています。このようにisin()メソッドを使えば、特定の値（この場合は無限大）がどこにあるかをBoolean型で簡単に可視化できます。

なお、データ分析の前処理段階では、検出した無限大の値をnp.nanに置き換えたり、行ごと削除したりするケースも多くあります。まず本記事のようにTrue／Falseで位置を把握することが、クリーンなデータ準備の第一歩となります。