Pythonでpandas Seriesに含まれる整数・浮動小数点・文字列のデータ型別カウント方法

はじめに

pandasのSeriesには、整数（int）、浮動小数点数（float）、文字列（str）など、さまざまなデータ型が混在していることがあります。本記事では、Pythonを使って特定のSeries内の各データ型の要素数をカウントするプログラムを作成する方法を解説します。

問題設定

入力 − 次のようなSeriesが与えられていると仮定します。

0    1
1    2
2    python
3    3
4    4
5    5
6    6.5

出力 −

整数・浮動小数点・文字列要素の合計数は、
integer count: 5
float count: 1
string count: 1

解決手順

この問題を解くためには、以下の手順に従います。

• まず、対象となるSeriesを定義します。

• lambda式とfilter()メソッドを組み合わせて、整数型の要素だけを抽出し、その件数を取得します。

len(pd.Series(filter(lambda x:type(x)==int,data)))

• 同様に、lambda式とfilter()メソッドを使って、浮動小数点型の要素の件数を取得します。

len(pd.Series(filter(lambda x:type(x)==float,data)))

• さらに、文字列型の要素についても同じ手法で件数を取得します。

len(pd.Series(filter(lambda x:type(x)==str,data)))

サンプルコード

実際のコード例を見てみましょう。

import pandas as pd
ls = [1,2,"python",3,4,5,6.5]
data = pd.Series(ls)
print("integer count:",len(pd.Series(filter(lambda x:type(x)==int,data))))
print("float count:",len(pd.Series(filter(lambda x:type(x)==float,data))))
print("string count:",len(pd.Series(filter(lambda x:type(x)==str,data))))

実行結果

integer count: 5
float count: 1
string count: 1

コードのポイント

• type(x)==intのようにtype()関数で各要素のデータ型を判定しています。

• filter()関数にlambda式を渡すことで、条件に一致する要素のみを効率的に抽出できます。

• 抽出結果をpd.Series()でラップし、len()で件数を求めています。

この手法を使えば、混合データ型を含むSeriesから任意のデータ型の要素数を簡単に集計できます。データクレンジングや前処理の際に、データ型ごとの分布を把握したい場合に特に役立ちます。