pandas.api.types.is_bool 関数：ブール値判定の達人

使い方

この関数の使い方はいたってシンプルです。引数として調べたいオブジェクトを渡すだけです。

import pandas as pd

# オブジェクトを用意
obj1 = True
obj2 = False
obj3 = 1
obj4 = "True"

# 関数を実行
result1 = pd.api.types.is_bool(obj1)
result2 = pd.api.types.is_bool(obj2)
result3 = pd.api.types.is_bool(obj3)
result4 = pd.api.types.is_bool(obj4)

# 結果を表示
print(f"obj1 はブール値: {result1}")
print(f"obj2 はブール値: {result2}")
print(f"obj3 はブール値: {result3}")
print(f"obj4 はブール値: {result4}")

出力

obj1 はブール値: True
obj2 はブール値: True
obj3 はブール値: False
obj4 はブール値: False

• データ型を検査して適切な処理を実行する
• ブール値条件に基づいてデータフレームを操作する
• データフレーム内の列がブール値かどうかを調べる

• pandas.Series.dtype 属性を使用して、Series のデータ型を確認できます。
• pandas.api.types.is_bool_dtype 関数は、データ型がブール型かどうかを判断します。

---

import pandas as pd

# データフレームを作成
data = {'name': ['Alice', 'Bob', 'Charlie'], 'age': [30, 25, 22], 'is_student': [True, False, True]}
df = pd.DataFrame(data)

# 列がブール値かどうかを調べる
is_bool_column = df.dtypes == 'bool'

# 結果を表示
print(is_bool_column)

出力

age     False
is_student  True
dtype: object

import pandas as pd

# データフレームを作成
data = {'name': ['Alice', 'Bob', 'Charlie'], 'age': [30, 25, 22], 'is_student': [True, False, True]}
df = pd.DataFrame(data)

# 成人かどうかを新しい列に格納
df['is_adult'] = df['age'] >= 18

# 成人だけを表示
adult_df = df[df['is_adult']]

# 結果を表示
print(adult_df)

出力

      name  age  is_student  is_adult
0    Alice   30        True      True
2  Charlie   22        True      True

import pandas as pd

def process_data(value):
  if pd.api.types.is_bool(value):
    # ブール値の場合の処理
    print(f"ブール値: {value}")
  elif pd.api.types.is_numeric(value):
    # 数値の場合の処理
    print(f"数値: {value}")
  else:
    # その他の場合の処理
    print(f"その他: {value}")

# データを処理
data = [True, 10, "文字列", False]
for value in data:
  process_data(value)

ブール値: True
数値: 10
その他: 文字列
ブール値: False

---

isinstance() 関数

import pandas as pd

obj1 = True
obj2 = False
obj3 = 1
obj4 = "True"

result1 = isinstance(obj1, bool)
result2 = isinstance(obj2, bool)
result3 = isinstance(obj3, bool)
result4 = isinstance(obj4, bool)

print(f"obj1 はブール値: {result1}")
print(f"obj2 はブール値: {result2}")
print(f"obj3 はブール値: {result3}")
print(f"obj4 はブール値: {result4}")

出力

obj1 はブール値: True
obj2 はブール値: True
obj3 はブール値: False
obj4 はブール値: False

利点

• 汎用性の高い関数
• シンプルで分かりやすい構文

欠点

• オブジェクトの型だけでなく、クラスも判定するため、pandas.api.types.is_bool 関数よりも精度の低い判定となる場合がある

属性による判定

obj1 = True
obj2 = False
obj3 = 1
obj4 = "True"

result1 = hasattr(obj1, '__bool__')
result2 = hasattr(obj2, '__bool__')
result3 = hasattr(obj3, '__bool__')
result4 = hasattr(obj4, '__bool__')

print(f"obj1 はブール値: {result1}")
print(f"obj2 はブール値: {result2}")
print(f"obj3 はブール値: {result3}")
print(f"obj4 はブール値: {result4}")

出力

obj1 はブール値: True
obj2 はブール値: True
obj3 はブール値: False
obj4 はブール値: False

利点

• オブジェクトが __bool__ 属性を持っているかどうかを直接判定するため、より精度の高い判定が可能

欠点

• 一部のオブジェクトは __bool__ 属性を持っていないため、この方法では判定できない場合がある

np.bool_ 関数

import numpy as np

obj1 = True
obj2 = False
obj3 = 1
obj4 = "True"

result1 = np.bool_(obj1)
result2 = np.bool_(obj2)
result3 = np.bool_(obj3)
result4 = np.bool_(obj4)

print(f"obj1 はブール値: {result1}")
print(f"obj2 はブール値: {result2}")
print(f"obj3 はブール値: {result3}")
print(f"obj4 はブール値: {result4}")

出力

obj1 はブール値: True
obj2 はブール値: True
obj3 はブール値: False
obj4 はブール値: False

利点

• NumPy 固有の関数であるため、NumPy 配列との整合性が取れている

欠点

• pandas 以外のライブラリを使用する必要がある

最適な代替方法の選び方

状況に応じて、以下の点を考慮して最適な代替方法を選択してください。

• ライブラリ: NumPy 配列を扱う場合は、np.bool_ 関数が便利です。
• 精度: 属性による判定は、pandas.api.types.is_bool 関数よりも精度の高い判定が可能です。
• シンプルさ: isinstance() 関数は最もシンプルで分かりやすい構文です。