Python Pandas – 無限大（inf）を含む行インデックスの確認・表示方法

DataFrame内に無限大（inf）の値が含まれているかどうかを確認し、該当する行インデックスを表示するには、isinf()とany()を組み合わせて使用します。まず、必要なライブラリをそれぞれの別名でインポートしましょう。

import pandas as pd
import numpy as np

次に、リストからなる辞書を作成します。無限大の値は、NumPyのnp.infを使って設定します。

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

上記の辞書をもとにDataFrameを作成します。

dataFrame = pd.DataFrame(d)

無限大の値を含む行インデックスを取得するには、以下のように記述します。np.isinf()が各要素が無限大かどうかを判定し、any(1)によって行ごと（axis=1）に少なくとも1つでも無限大が存在するかを確認できます。

indexNum = dataFrame.index[np.isinf(dataFrame).any(1)]

サンプルコード

以下が完全なコード例です。

import pandas as pd
import numpy as np

# リストからなる辞書を作成
 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)

# 無限大の値を含む行インデックスを取得して表示
indexNum = dataFrame.index[np.isinf(dataFrame).any(1)]
print("\nDisplay row indexes with infinite values...\n ", indexNum)

出力結果

こ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
6  900.000000
7         inf

Infinity values count...
   3

Display row indexes with infinite values...
   Int64Index([1, 3, 7], dtype='int64')

このように、無限大の値は全部で3つあり、それらが含まれる行インデックス「1」「3」「7」が正しく取得できていることがわかります。データの前処理やクリーニングの際に、異常値である無限大を検出したい場合に非常に便利な手法です。