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。
Pandas Data Offsets の活用:CustomBusinessDay オブジェクトで時系列データ分析をレベルアップ
Pandas の Data Offsets は、時系列データの分析に役立つ機能です。特定の期間(日数、月数、年数など)を基準に、日付や時刻を操作したり、新しい日付や時刻を生成することができます。CustomBusinessDay は、Data Offsets の中でも、祝日を除いた営業日を基準とした操作を可能にするクラスです。freqstr 属性は、この CustomBusinessDay オブジェクトが持つ オフセットの頻度 を文字列で返します。
Pandasで特定の曜日に設定された月の週を操作する: pandas.tseries.offsets.WeekOfMonth.onOffset を使いこなす
pandas. tseries. offsets. WeekOfMonth は、特定の曜日に設定された月の週を表すオフセットです。onOffset メソッドは、このオフセットを使用して、指定された曜日の月の週に一致する日付を計算するために使用されます。
Pandas Data Offsets: pandas.tseries.offsets.BusinessMonthEnd.is_year_end 完全解説
pandas は、データ分析と機械学習のための強力な Python ライブラリです。Data offsets は、pandas の重要な機能であり、時系列データの操作を容易にします。BusinessMonthEnd とは?pandas. tseries
Pandasで月末から15日と月末を表す:SemiMonthEnd.freqstr徹底解説
SemiMonthEndは、月末から15日と月末を表すData Offsetです。例えば、2024年4月15日は月末から15日、2024年4月30日は月末に当たります。SemiMonthEnd. freqstrは、SemiMonthEndオフセットの文字列表現を取得するための属性です。これは、データフレームやインデックスの周波数を表示したり、日付範囲を生成したりする際に役立ちます。
pandasで月末までの日数に丸める:MonthEnd.normalize徹底解説
pandas. tseries. offsets. MonthEnd. normalize は、pandas ライブラリの DateOffset オブジェクトの normalize 属性にアクセスするための関数です。この属性は、DateOffset オブジェクトで表される日付を、その月の末日までの日数に丸めるかどうかを制御します。
Pandas Series.clip メソッド:データの異常値処理と可視化に役立つツール
pandas. Series. clip メソッドは、指定された範囲内にデータ値を制限するために使用されます。具体的には、以下の操作を行います。下限値 (lower) より小さい値は、下限値に置き換えます。上限値 (upper) より大きい値は、上限値に置き換えます。
IntervalIndex.get_loc メソッドのサンプルコード
pandas. IntervalIndex. get_loc メソッドは、IntervalIndex 内で特定の値の位置を取得するために使用されます。これは、データフレームの特定の行や列にアクセスしたり、データの分析や可視化を行ったりする際に役立ちます。
pandasで月末までの日数に丸める:MonthEnd.normalize徹底解説
pandas. tseries. offsets. MonthEnd. normalize は、pandas ライブラリの DateOffset オブジェクトの normalize 属性にアクセスするための関数です。この属性は、DateOffset オブジェクトで表される日付を、その月の末日までの日数に丸めるかどうかを制御します。
Pandas BYearEnd オフセットで年末を自在に操る: データ分析の強力な武器
pandas. tseries. offsets. BYearEnd. n は、Pandas データ分析ライブラリで提供される DateOffset クラスの一つであり、年末 を基準とした日付オフセットを定義します。これは、特定の日付から n 年後の年末 を計算するために使用されます。
Pandas Data Offsets:pandas.tseries.offsets.SemiMonthEnd.n 完全ガイド
pandas. tseries. offsets. SemiMonthEnd. n は、pandas データフレームの日付オフセットを表すオブジェクトです。これは、月末から数えて n 番目の半月を表します。主な用途:特定の半月(月初から数えて 15 日目または月末)に関連するデータ分析