PythonでNaNを判定する方法

Pythonでは、数値計算の結果が未定義になる場合、特殊な値としてNaN (Not a Number) が用いられます。この記事では、PythonでNaNを判定する方法について解説します。

NaNとは？

NaNは、IEEE 754規格の浮動小数点数の特殊な値で、数学的に未定義の演算結果を表します。例えば、0で割った結果や無限大から無限大を引くなど、通常の数学の範囲を超える演算の結果としてNaNが出ることがあります。

NaNの生成方法

Pythonでは、NaNはfloat型で表現され、直接float('nan')を使って生成できます。

import math

# 0で割る演算
result = 0.0 / 0.0
print(result)  # NaN

# 無限大の減算
result = float('inf') - float('inf')
print(result)  # NaN

# mathモジュールのnan関数を使ってもNaNを生成できる
result = math.nan
print(result)  # NaN

NaNの判定方法

NaNは数値ではないため、通常の比較演算子では正しく判定できません。そのため、Pythonではmath.isnan()関数やnumpy.isnan()関数を使ってNaNを判定します。

import math
import numpy

# math.isnan()関数を使った判定
print(math.isnan(float('nan')))  # True

# numpy.isnan()関数を使った判定
print(numpy.isnan(numpy.array([1.0, numpy.nan, 3.0])))  # array([False, True, False])

NaNを含むリストからの削除・置換

リスト内のNaNを操作する方法について見ていきましょう。リスト操作の際にはNaNの特性を理解し、適切な操作を行うことが重要です。

import math

# リストの作成（NaNを含む）
my_list = [1.0, 2.0, float('nan'), 3.0, float('nan'), 4.0]

# NaNを削除した新しいリストの作成
new_list = [x for x in my_list if not math.isnan(x)]
print(new_list)  # [1.0, 2.0, 3.0, 4.0]

以上がPythonでNaNを判定する基本的な方法です。これらの知識を活用して、データ分析や機械学習のプロジェクトを進めていきましょう。