Python – NaN 값이 포함된 Pandas 인덱스가 부동 소수점 타입인지 확인하는 방법

NaN(결측값)이 일부 포함된 Pandas 인덱스가 부동 소수점(float) 타입인지 확인하려면 index.is_floating() 메서드를 사용하면 됩니다. 이 메서드는 인덱스의 데이터 타입이 실수형인 경우 True, 그렇지 않으면 False를 반환합니다.

먼저 필요한 라이브러리를 임포트합니다.

import pandas as pd
import numpy as np

1. NaN이 포함된 Pandas 인덱스 생성

np.nan 값을 포함한 리스트로 인덱스를 생성합니다.

index = pd.Index([5.7, 6.8, 10.5, np.nan, 17.8, 25.6, np.nan, np.nan, 50.2])

2. 생성한 인덱스 출력하기

print("Pandas Index...\n", index)

3. 부동 소수점 타입 여부 확인하기

is_floating() 메서드를 호출하여 NaN이 포함된 인덱스 값들이 부동 소수점 타입인지 확인합니다.

print("\nIndex values with some NaNs is a floating type?\n", index.is_floating())

전체 예제 코드

아래는 위 과정을 모두 포함한 완전한 코드입니다.

import pandas as pd
import numpy as np

# NaN이 포함된 Pandas 인덱스 생성
index = pd.Index([5.7, 6.8, 10.5, np.nan, 17.8, 25.6, np.nan, np.nan, 50.2])

# Pandas 인덱스 출력
print("Pandas Index...\n", index)

# 인덱스에 포함된 요소 개수 반환
print("\nNumber of elements in the index...\n", index.size)

# 데이터의 dtype 반환
print("\nThe dtype object...\n", index.dtype)

# NaN이 포함된 인덱스 값들이 부동 소수점 타입인지 확인
print("\nIndex values with some NaNs is a floating type?\n", index.is_floating())

실행 결과

위 코드를 실행하면 다음과 같은 결과가 출력됩니다.

Pandas Index...
Float64Index([5.7, 6.8, 10.5, nan, 17.8, 25.6, nan, nan, 50.2], dtype='float64')

Number of elements in the index...
9

The dtype object...
float64

Index values with some NaNs is a floating type?
True

참고 사항

출력 결과에서 볼 수 있듯이, NaN 값이 포함되어 있어도 인덱스 전체가 float64 타입으로 처리되기 때문에 is_floating()은 True를 반환합니다. 참고로 최신 버전의 pandas에서는 index.dtype 속성을 직접 확인하거나 pd.api.types.is_float_dtype(index) 함수를 사용하는 방식도 널리 활용됩니다.