NumPy/Pandasの ValueError: The truth value … is ambiguous を徹底解決！

x = 10
if x > 5: # x > 5 は True という単一の真偽値を返す
    print("xは5より大きい")

import numpy as np

arr = np.array([1, 6, 3])
result = arr > 5 # 各要素ごとに比較される: [False, True, False]
print(result)

import numpy as np
import pandas as pd

# NumPy配列の例
arr = np.array([1, 6, 3])
print("元の配列:", arr)

# 6より大きい要素が「いずれか一つでも」あるか？
if (arr > 6).any():
    print("NumPy: 配列の中に6より大きい要素が一つでもあります。")
else:
    print("NumPy: 配列の中に6より大きい要素はありません。")

# Pandas Seriesの例
s = pd.Series([10, 20, 5])
print("\n元のSeries:\n", s)

# 15より大きい要素が「いずれか一つでも」あるか？
if (s > 15).any():
    print("Pandas: Seriesの中に15より大きい要素が一つでもあります。")
else:
    print("Pandas: Seriesの中に15より大きい要素はありません。")

元の配列: [1 6 3]
NumPy: 配列の中に6より大きい要素はありません。

元のSeries:
0    10
1    20
2     5
dtype: int64
Pandas: Seriesの中に15より大きい要素が一つでもあります。

import numpy as np
import pandas as pd

# NumPy配列の例
arr_all_true = np.array([7, 8, 9])
arr_some_false = np.array([1, 8, 9])

# すべての要素が6より大きいか？
if (arr_all_true > 6).all():
    print("NumPy: すべての要素が6より大きいです。")
else:
    print("NumPy: すべての要素が6より大きいわけではありません。")

if (arr_some_false > 6).all():
    print("NumPy: (この行は表示されない)")
else:
    print("NumPy: すべての要素が6より大きいわけではありません。(一部False)")

# Pandas Seriesの例
s_all_true = pd.Series([20, 25, 30])
s_some_false = pd.Series([10, 25, 30])

# すべての要素が15より大きいか？
if (s_all_true > 15).all():
    print("\nPandas: すべての要素が15より大きいです。")
else:
    print("Pandas: すべての要素が15より大きいわけではありません。")

if (s_some_false > 15).all():
    print("Pandas: (この行は表示されない)")
else:
    print("Pandas: すべての要素が15より大きいわけではありません。(一部False)")

NumPy: すべての要素が6より大きいです。
NumPy: すべての要素が6より大きいわけではありません。(一部False)

Pandas: すべての要素が15より大きいです。
Pandas: すべての要素が15より大きいわけではありません。(一部False)

import pandas as pd
import numpy as np

df = pd.DataFrame({
    'A': [10, 20, np.nan],
    'B': [5, 15, 25],
    'C': [30, 40, 50]
})
print("元のDataFrame:\n", df)

# DataFrame全体に一つでもNaNがあるか？
if df.isnull().any().any(): # 最初の.any()で列ごとにNaNがあるか、2つ目でいずれかの列にあるか
    print("\nDataFrame全体にNaNが一つでも存在します。")

# 各列にNaNがあるか？ (Seriesを返す)
has_nan_per_column = df.isnull().any()
print("\n各列にNaNがあるか？:\n", has_nan_per_column)

# 各行にNaNがあるか？
has_nan_per_row = df.isnull().any(axis=1) # axis=1で行方向（列ごと）に判定
print("\n各行にNaNがあるか？:\n", has_nan_per_row)

元のDataFrame:
      A   B   C
0  10.0   5  30
1  20.0  15  40
2   NaN  25  50

DataFrame全体にNaNが一つでも存在します。

各列にNaNがあるか？:
A     True
B    False
C    False
dtype: bool

各行にNaNがあるか？:
0    False
1    False
2     True
dtype: bool