pandas.api.types.is_integer 関数：詳細解説とサンプルコード

pandas.api.types.is_integer 解説：オブジェクトが整数型かどうかを判定

pandas.api.types.is_integer は、Pandas ライブラリの "General utility functions" に含まれる関数です。この関数は、オブジェクトが整数型かどうかを判定し、True または False を返します。

機能

is_integer 関数は、以下の条件を満たす場合に True を返します。

• オブジェクトが int 型、np.int 型、np.uint 型、または np.int64 型である
• オブジェクトが str 型で、数値に変換できる

引数

is_integer 関数は、以下の引数を受け取ります。

• obj: 判定対象のオブジェクト

返値

is_integer 関数は、以下の値を返します。

• True: オブジェクトが整数型の場合
• False: オブジェクトが整数型ではない場合

例

import pandas as pd

# 数値
print(pd.api.types.is_integer(1))  # True
print(pd.api.types.is_integer(1.0))  # False

# 文字列
print(pd.api.types.is_integer("1"))  # True
print(pd.api.types.is_integer("abc"))  # False

# NumPy 型
print(pd.api.types.is_integer(np.array(1)))  # True
print(pd.api.types.is_integer(np.array(1.0)))  # False

# Pandas シリーズ
s = pd.Series([1, 2, 3])
print(pd.api.types.is_integer(s))  # True

# Pandas データフレーム
df = pd.DataFrame({"a": [1, 2, 3], "b": [1.0, 2.0, 3.0]})
print(pd.api.types.is_integer(df["a"]))  # True
print(pd.api.types.is_integer(df["b"]))  # False

補足

• is_integer 関数は、np.timedelta64 型のオブジェクトを整数型とみなしません。
• is_integer 関数は、空のオブジェクトを整数型とみなします。

pandas.api.types.is_integer サンプルコード

import pandas as pd

# 数値
print(pd.api.types.is_integer(1))  # True
print(pd.api.types.is_integer(1.0))  # False

# 文字列
print(pd.api.types.is_integer("1"))  # True
print(pd.api.types.is_integer("abc"))  # False

# NumPy 型
import numpy as np

print(pd.api.types.is_integer(np.array(1)))  # True
print(pd.api.types.is_integer(np.array(1.0)))  # False

Pandas シリーズの判定

s = pd.Series([1, 2, 3])

print(pd.api.types.is_integer(s))  # True

# 各要素の判定
print(s.apply(pd.api.types.is_integer))  # True True True

Pandas データフレームの判定

df = pd.DataFrame({"a": [1, 2, 3], "b": [1.0, 2.0, 3.0]})

print(pd.api.types.is_integer(df))  # False

# 列ごとの判定
print(df.dtypes)  # a    int64
                  # b  float64

print(df.apply(pd.api.types.is_integer, axis=1))  # True True False

# 各要素の判定
print(df.applymap(pd.api.types.is_integer))  #   a      b
                                         # 0  True   False
                                         # 1  True   False
                                         # 2  True   False

その他の例

# 空のオブジェクト
print(pd.api.types.is_integer(pd.NA))  # True

# bool 型
print(pd.api.types.is_integer(True))  # True

# datetime 型
print(pd.api.types.is_integer(pd.to_datetime("2023-03-08")))  # False

# timedelta 型
print(pd.api.types.is_integer(pd.to_timedelta("1 days")))  # False

応用例

• データフレームの列がすべて整数型かどうかを確認する
• 数値のみを含む列を選択する
• 整数以外の値を含む行を削除する

オブジェクトが整数型かどうかを判定する他の方法

isinstance 関数は、オブジェクトが特定の型かどうかを判定する関数です。

import pandas as pd

# 数値
print(isinstance(1, int))  # True
print(isinstance(1.0, int))  # False

# 文字列
print(isinstance("1", int))  # False
print(isinstance("abc", int))  # False

# NumPy 型
import numpy as np

print(isinstance(np.array(1), int))  # True
print(isinstance(np.array(1.0), int))  # False

# Pandas シリーズ
s = pd.Series([1, 2, 3])

print(isinstance(s, pd.Series))  # True
print(isinstance(s, int))  # False

# Pandas データフレーム
df = pd.DataFrame({"a": [1, 2, 3], "b": [1.0, 2.0, 3.0]})

print(isinstance(df, pd.DataFrame))  # True
print(isinstance(df, int))  # False

type 関数は、オブジェクトの型を取得する関数です。

# 数値
print(type(1))  # <class 'int'>
print(type(1.0))  # <class 'float'>

# 文字列
print(type("1"))  # <class 'str'>
print(type("abc"))  # <class 'str'>

# NumPy 型
import numpy as np

print(type(np.array(1)))  # <class 'numpy.int64'>
print(type(np.array(1.0)))  # <class 'numpy.float64'>

# Pandas シリーズ
s = pd.Series([1, 2, 3])

print(type(s))  # <class 'pandas.core.series.Series'>

# Pandas データフレーム
df = pd.DataFrame({"a": [1, 2, 3], "b": [1.0, 2.0, 3.0]})

print(type(df))  # <class 'pandas.core.frame.DataFrame'>

str.isdigit() メソッドは、文字列が数字のみで構成されているかどうかを判定するメソッドです。

# 文字列
print("1".isdigit())  # True
print("abc".isdigit())  # False

比較演算子を使用して、オブジェクトを整数と比較することもできます。

# 数値
print(1 == 1)  # True
print(1.0 == 1)  # False

# 文字列
print("1" == 1)  # False
print("abc" == 1)  # False

その他の方法

上記以外にも、以下のような方法でオブジェクトが整数型かどうかを判定できます。

• math.isnan() 関数: オブジェクトが NaN かどうかを判定
• np.isfinite() 関数: オブジェクトが有限数かどうかを判定
• pd.isnull() 関数: オブジェクトが欠損値かどうかを判定

オブジェクトが整数型かどうかを判定する方法は複数あります。それぞれの方法にはメリットとデメリットがあり、状況に応じて使い分けることが重要です。