Pandas: データ分析初心者でも安心！Index.is_floating の使い方を徹底解説

pandas.Index.is_floating は、Pandas DataFrames のインデックスが浮動小数点型かどうかを判断するメソッドです。インデックスは、DataFrame の行を識別するために使用される一連の値です。

使い方

このメソッドは、インデックスオブジェクトに対して直接呼び出すことができます。

import pandas as pd

# データフレームを作成
df = pd.DataFrame({'a': [1, 2, 3], 'b': [4.5, 6.7, 8.9]}, index=[10, 20, 30])

# インデックスが浮動小数点型かどうかを確認
print(df.index.is_floating)

上記の例では、df.index.is_floating は True を出力します。これは、インデックスが 10.0, 20.0, 30.0 という浮動小数点値で構成されているためです。

• pandas.Index.is_floating は、Pandas バージョン 2.0.0 以降で非推奨になっています。代わりに、pandas.api.types.is_float_dtype を使用することを推奨します。

• インデックスが浮動小数点型かどうかだけでなく、整数型や文字列型かどうかなども判断できます。

# インデックスが整数型かどうかを確認
print(df.index.is_integer)

# インデックスが文字列型かどうかを確認
print(df.index.is_string)

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インデックスが浮動小数点型かどうか確認

import pandas as pd

# データフレームを作成
df = pd.DataFrame({'a': [1, 2, 3], 'b': [4.5, 6.7, 8.9]}, index=[10, 20, 30])

# インデックスが浮動小数点型かどうかを確認
print(df.index.is_floating)

True

インデックスが整数型かどうか確認

# インデックスが整数型かどうかを確認
print(df.index.is_integer)

出力

False

インデックスが文字列型かどうか確認

# インデックスが文字列型かどうかを確認
print(df.index.is_string)

出力

False

インデックスを文字列型に変換して確認

# インデックスを文字列型に変換
df.index = df.index.astype(str)

# インデックスが文字列型かどうかを確認
print(df.index.is_string)

出力

True

import pandas as pd

# 異なるデータ型を含むインデックスを持つデータフレームを作成
df = pd.DataFrame({'a': [1, 2, 3], 'b': [4.5, 6.7, 8.9]}, index=['10', 20, 30.0])

# 各要素のデータ型を確認
print(df.index.dtype)

出力

object

解説

上記のように、pandas.Index.is_floating は、インデックス全体が浮動小数点型かどうかを判断するメソッドです。

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pandas.Index.is_floating は、Pandas DataFrames のインデックスが浮動小数点型かどうかを判断するメソッドですが、非推奨となっています。

代わりに、以下の方法を使用することができます。

pandas.api.types.is_float_dtype を使用する

import pandas as pd
import numpy as np

# データフレームを作成
df = pd.DataFrame({'a': [1, 2, 3], 'b': [4.5, 6.7, 8.9]}, index=[10, 20, 30])

# インデックスが浮動小数点型かどうかを確認
print(pd.api.types.is_float_dtype(df.index))

出力

True

解説

pandas.api.types.is_float_dtype は、numpy.dtype オブジェクトを受け取って、それが浮動小数点型かどうかを判断します。

df.index は Index オブジェクトですが、dtype 属性を使って numpy.dtype オブジェクトを取得することができます。

lambda 式を使用する

import pandas as pd

# データフレームを作成
df = pd.DataFrame({'a': [1, 2, 3], 'b': [4.5, 6.7, 8.9]}, index=[10, 20, 30])

# インデックスが浮動小数点型かどうかを確認
print(df.index.apply(lambda x: isinstance(x, float)))

出力

True
True
True
Name: 0, dtype: bool

解説

apply メソッドは、インデックスの各要素に対して関数を適用することができます。

上記の例では、lambda x: isinstance(x, float) という関数を適用しています。

この関数は、引数 x が浮動小数点型かどうかを判断し、True または False を返します。

map メソッドを使用する

import pandas as pd

# データフレームを作成
df = pd.DataFrame({'a': [1, 2, 3], 'b': [4.5, 6.7, 8.9]}, index=[10, 20, 30])

# インデックスが浮動小数点型かどうかを確認
print(df.index.map(np.issubdtype(x, np.floating)))

出力

True
True
True
dtype: bool

解説

map メソッドは、インデックスの各要素に対して関数を適用し、その結果を新しい Series として返します。

上記の例では、np.issubdtype(x, np.floating) という関数を適用しています。

この関数は、引数 x が np.floating サブタイプのデータ型かどうかを判断し、True または False を返します。

比較演算子を使用する

import pandas as pd

# データフレームを作成
df = pd.DataFrame({'a': [1, 2, 3], 'b': [4.5, 6.7, 8.9]}, index=[10, 20, 30])

# インデックスが浮動小数点型かどうかを確認
print(df.index.dtype == np.dtype('float64'))

出力

True
dtype: bool

解説

比較演算子を使用して、インデックスのデータ型を np.dtype('float64') と比較することができます。

pandas.Index.is_floating は非推奨となっているため、上記のような代替方法を使用することを推奨します。