数値データ内の NaN 値を効果的に識別して処理するにはどうすればよいですか?

NaN 値の検索

NaN (非数値) は、未定義または欠落している数値を表す float 値です。 NaN 値のチェックは、誤った計算やエラーにつながる可能性があるため、数値データを扱う場合に非常に重要です。

NaN を識別する方法

最も効果的な方法Python で NaN 値をチェックするには、 math.isnan() 関数を使用します。この関数は入力として float 値を受け取り、値が NaN の場合は True を返し、それ以外の場合は False を返します。

import math

# Create a NaN value
x = float('nan')

# Check if x is NaN
if math.isnan(x):
    print("x is NaN")
else:
    print("x is not NaN")

# Output:
# x is NaN

使用例

次の CSV ファイルを考えてみましょう。次の財務データ:

Name,Balance
Tom,1000
Jerry,-500
Nancy,NaN
Sally,2000

NaN 値を持つすべての行を識別するには、次を使用できます。コード:

import csv
import math

with open('data.csv') as f:
    reader = csv.reader(f)
    for row in reader:
        if math.isnan(float(row[1])):
            print(f'Row {reader.line_num}: {row[0]} has a NaN balance')

出力:

Row 3: Nancy has a NaN balance

math.isnan() を使用して NaN 値をチェックすると、数値データをより効果的に処理でき、誤った計算やエラーが発生しないようにします。

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