numpy.isnanでTypeError: ufunc 'isnan' not supportedになる原因

numpy.isnan() したら TypeError になった…

Pythonで配列データを数値計算するのによく使われる NumPy 。

配列データを扱う様々な関数が用意されていて便利である。

そんな NumPy の持つ機能の一つに isnan() がある。

isnan()は名前の通り、値が nan であるか判定する機能だ。

それを使った際にこんなエラーが出てしまうことがある。

TypeError: ufunc 'isnan' not supported for the input types, 
and the inputs could not be safely coerced 
to any supported types according to the casting rule ''safe''

何故 TypeError が発生するのか。

そこで今回はnumpy.isnanでTypeError: ufunc 'isnan' not supportedになる原因について紹介する。

この記事を書いている人

システムエンジニア、AIエンジニアと、IT業界で10年以上働いている中堅。PythonとSQLが得意。

データ準備

まずはnanを含むデータを準備する。

以下の内容のCSVを isnan_sample.csv として保存する。

そしてpandas.DataFrameとして読み込む。

import pandas as pd
import numpy as np

df1 = pd.read_csv("isnan_sample.csv")
print(df1)

#     id   age  score
# 0    a  12.0    100
# 1    b   NaN    105
# 2  NaN  12.0     90
# 3    d  13.0     85

このデータを使って解説していく。

numpy.isnanでnanを判定する

まず numpy.isnan() をするとnanを判定できる。

print(df1["id"].loc[2])

# nan

print(np.isnan(df1["id"].loc[2]))

# True

０行目から数えて２行目はid列の中身が nan である。

それを isnan() で判定すると True が返される。

他の行にnumpy.isnanを用いるとエラーになる

numpy.isnan() をするとnanを判定できるが、nanではない行に使うと何故かエラーになってしまう。

for idx, row in df1.iterrows():
    print(row["id"])

# a
# b
# nan
# d

for idx, row in df1.iterrows():
    print(np.isnan(row["id"]))

# TypeError: ufunc 'isnan' not supported for the input types, 
#  and the inputs could not be safely coerced 
#  to any supported types according to the casting rule ''safe''

numpy.isnanでTypeError: ufunc 'isnan' not supportedになる原因

何故 numpy.isnan() で TypeError: ufunc 'isnan' not supported になってしまったのか。

原因は文字列。

確認のために、数値とnanが含まれる列に isnan() を使ってみる。

for idx, row in df1.iterrows():
    print(row["age"])

# 12.0
# nan
# 12.0
# 13.0

for idx, row in df1.iterrows():
    print(np.isnan(row["age"]))

# False
# True
# False
# False

このように数値と nan が入っているage列に対して isnan() してもエラーにはならない。

つまり文字列が入っている列には isnan() は使えないということになる。

じゃあどうやってnan判定すればいいのさ？

別の方法があります

pandasでnan判定するにはisnaを使用

pandasでnan判定するには numpy.isnan() ではなく、pandas.isna() を使用する。

使い方としては以下の通り。

for idx, row in df1.iterrows():
    print(row["id"])

# a
# b
# nan
# d

for idx, row in df1.iterrows():
    print(pd.isna(row["id"]))

# False
# False
# True
# False

numpy.isnan() では文字列を判定させるとエラーになっていたが、 pandas.isna() では正しくTrue/False判定ができているのがわかる。

まとめ

今回はnumpy.isnanでTypeError: ufunc 'isnan' not supportedになる原因について解説した。

numpy.isnan() でエラーになるポイントは以下の通り。

他にもPython関連の記事もあるので、もし興味があれば見ていって欲しい。