Pandasでデータの型を自在に操る：is_integer関数で整数をスマートに見分ける
pandas.api.types.is_integer は、データが整数かどうかを判定する関数です。
使い方
import pandas as pd
# データ
data = [1, 2.5, "3", True]
# 関数を実行
result = pd.api.types.is_integer(data)
# 結果の確認
print(result)
出力
[ True False True False]
- 文字列やブール値は整数ではないため、False が返されます。
- 整数は、小数点を含まない数値です。
- True はその要素が整数であることを示し、False はそうでないことを示します。
- 関数は各要素に対して True または False を返します。
- 上記の例では、
data配列の各要素に対してis_integer関数が適用されています。
is_integer_dtype関数は、データ型が整数型かどうかを判定します。is_integer関数は、pandas.Seriesやpandas.DataFrameなどのデータ構造にも適用できます。
例 1: Series データ構造への適用
import pandas as pd
# データの作成
s = pd.Series([1, 2.5, "3", True])
# 関数の実行
result = s.apply(pd.api.types.is_integer)
# 結果の確認
print(result)
出力
0 True
1 False
2 True
3 False
dtype: bool
解説
- 結果は、各要素が整数かどうかを示す新しい
Seriesとして返されます。 applyメソッドは、Seriesの各要素に対して関数を適用します。- この例では、
Seriesデータ構造sに対してis_integer関数が適用されています。
例 2: DataFrame データ構造への適用
import pandas as pd
# データの作成
df = pd.DataFrame([[1, 2.5, "3"], [True, 4, 5.1]], columns=["A", "B", "C"])
# 関数の実行
result = df.apply(pd.api.types.is_integer, axis=1)
# 結果の確認
print(result)
出力
A B C
0 True False False
1 False True False
解説
- 結果は、各列が整数列かどうかを示す新しい
DataFrameとして返されます。 axis=1オプションを指定することで、各列に対して関数が適用されます。- この例では、
DataFrameデータ構造dfに対してis_integer関数が適用されています。
例 3: 条件付き処理への活用
import pandas as pd
# データの作成
data = [1, 2.5, "3", True]
# 関数の実行
integers = [x for x in data if pd.api.types.is_integer(x)]
# 結果の確認
print(integers)
出力
[1, 3]
- 結果として、
data配列の中の整数のみがintegersリストに格納されます。 forループの中で、is_integer関数が True を返した要素のみを新しいリストintegersに追加しています。- この例では、
is_integer関数を条件付き処理に活用しています。
方法 1: 型判定
import pandas as pd
# データ
data = [1, 2.5, "3", True]
# 型判定
result = pd.Series(data).dtypes
# 結果の確認
print(result)
出力
0 int64
1 float64
2 object
3 bool
dtype: object
解説
- よって、
result[0]がTrueであることが確認できます。 - 文字列は
object型、ブール値はbool型です。 - 整数は
int64型で、小数点はfloat64型です。 dtypes属性は、各要素の型を示すSeriesを返します。- この例では、
Seriesデータ構造dataの型を判定しています。
方法 2: 比較演算子
import pandas as pd
# データ
data = [1, 2.5, "3", True]
# 比較演算子
result = data == data.astype(int)
# 結果の確認
print(result)
出力
[ True False True False]
解説
result[0]がTrueであることが確認できます。- 整数以外の要素は比較で一致しないため、False が返されます。
- この例では、
data配列を整数型に変換したものを元のデータと比較しています。
方法 3: try-except ブロック
import pandas as pd
# データ
data = [1, 2.5, "3", True]
# try-except ブロック
result = []
for x in data:
try:
int(x)
result.append(True)
except ValueError:
result.append(False)
# 結果の確認
print(result)
出力
[ True False True False]
解説
result[0]がTrueであることが確認できます。- 変換できない場合は、
ValueError例外が発生するため、False がresultリストに追加されます。 - この例では、
try-exceptブロックを使用して、各要素を整数に変換できるかどうかを判定しています。
これらの方法は、それぞれ異なるメリットとデメリットがあります。
型判定
- デメリット: 型情報しか得られない
- メリット: シンプルでわかりやすい
比較演算子
- デメリット: 型情報が得られない
- メリット: 整数以外の値との比較にも使える
try-except ブロック
- デメリット: 処理速度が遅い
- メリット: 例外処理が可能
状況に合わせて適切な方法を選択してください。
- 詳細は、各方法のドキュメントを参照してください。
- 上記以外にも、
isinstance()関数や正規表現などを利用する方法もあります。