NaN (Not a Number) とは？比較でハマる落とし穴と対処法を解説

2025年10月24日

その他

プログラムで数値を扱っていると、いつの間にか計算結果が謎の値になっていることがあります。

その正体の多くは NaN(Not a Number) です。

NaN はエラーではなく「計算できない」という状態を数値型のまま表す特別値です。

本稿では、初心者がハマりがちな比較の罠と、各言語での安全な判定・対処法をわかりやすく解説します。

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NaN (Not a Number) の基本

NaN は数値型の特別値

NaN は「数値ではない」を意味しますが、型としては数値型(主に浮動小数点数)の仲間です。

文字列でもエラーでもなく、数値型の中に用意された特別な値だと捉えてください。

多くの演算は、途中のどこかに NaN が混ざると結果も NaN になります(これを「伝播」といいます)。

よくある誤解をほどく

“NaN” という文字列と NaN は別物です。文字としての “NaN” はあくまで文字列であり、数値としての NaN ではありません。
null(JavaScript)/None(Python) などの「値がない」と NaN の「計算できない」は役割が違います。NaN は数値型で表す「不明・不定の数値」です。

エラーの代わりに「計算できない」を示す

多くの言語やライブラリは、不適切な数値演算や変換に対して例外を投げる代わりに NaN を返すことがあります。

これによりプログラムを止めずに処理を続けられますが、気づかないまま NaN が混入し、後段のロジックで想定外の動きを招くことがあります。

例(言語ごとのざっくり像)

JavaScript: 0/0 や Math.sqrt(-1) は NaN になります。
Python: float('nan') で NaN を作れます。math.sqrt(-1) は例外になりますが、NaN がデータに混じることは珍しくありません(外部入力や科学計算ライブラリ経由など)。
Java/C#: 浮動小数点演算で不定な結果は NaN になり得ます。

NaN が発生する主なケース

無効な数値変換で NaN

文字列や外部データを数値に変換するとき、変換できない内容だと NaN になります。

JavaScript: Number("abc") は NaN、parseFloat("12x") は 12 ですが parseFloat("x12") は NaN です。
Python: float("nan") は NaN を作りますが、float("abc") は例外です(この違いが混乱の元です)。

注意

空文字や空白の扱いは関数や言語ごとに異なります。

例えば JavaScript の Number("") は 0 になりますが、parseFloat("") は NaN です。

入力検証は必ず行い、曖昧な変換に頼らないようにしましょう。

不適切な計算で NaN

数学的に定義できない、または浮動小数点として扱いづらい演算の結果は NaN になります。

0/0
sqrt(-1)(実数の範囲)
Infinity - Infinity(無限大の差)
負数の対数 log(-1)(実数の範囲)

欠損データや外部入力で NaN

ファイル(CSV/Excel)、センサー、API などから取り込んだデータに、欠損値の印として NaN が入っていることがあります。

データ解析用ライブラリでは、欠損を NaN で表すのが一般的です。

null/undefined/None と NaN の違い

null/undefined/None: 「値がない/未設定」
NaN: 「値は数値だが意味のある数ではない(計算不能)」

NaN は伝播する

中間計算に NaN が1つでも入ると、多くの場合その後の計算結果も NaN になります。

早めに検出して取り除くか、妥当な値へ置き換えることが重要です。

NaN 比較の落とし穴

NaN は NaN と等しくない

NaN は自分自身とも等しくありません。

例えば JavaScript の NaN === NaN は false、Python の float('nan') == float('nan') も False です。

これは仕様です。

覚え方

「x が NaN なら x == x は偽」。

逆に言えば、x != x が真なら x は NaN と判断できます(実務では後述の専用関数を使う方が安全です)。

< や > の大小比較が当てにならない

NaN を含む大小比較はすべて偽になる、というのが基本です。

x < 3、x > 3、x <= 3、x >= 3 は、x が NaN のときいずれも偽になります。

そのため条件分岐で取りこぼしが起きます。

検索や重複チェックで見つからないことがある

配列やコレクションの検索・重複判定は、多くの場合「等価比較」に依存します。

NaN は NaN と等しくないため、期待通りヒットしないことがあります。

言語別の落とし穴

JavaScript: indexOf は === 相当で比較するため、[NaN].indexOf(NaN) は -1 です。一方 includes は SameValueZero という規則で比較するため、[NaN].includes(NaN) は true になります。
Python: nan in [float('nan')] は False です(等価比較の結果が偽になるため)。集合 set や辞書 dict に複数の NaN が共存できてしまう点にも注意が必要です。

ソートや条件分岐が意図通りに動かない

ソートでは比較関数内で a < b や a - b を使うことが多いですが、NaN が混ざると比較が常に偽になったり NaN を返してしまい、順序が不定になります。

条件分岐でも if (x > 0) のような判定に NaN が来ると、ブロックに入らず意図せぬスキップが発生します。

実務の指針

ソート・条件分岐・最大最小の計算の前に、必ず NaN を除外または置き換えしてください。

NaN の判定と対処法

等価比較では判定しない

x === NaN(JavaScript) や x == float('nan')(Python) では判定できません。

NaN は等価比較で探さない、が鉄則です。

専用の関数で判定する

各言語が用意する「NaN かどうか」を判定する関数を使います。

これが最も確実で読みやすいです。

代表的な API 一覧

言語	判定関数	型変換の有無	メモ
JavaScript	Number.isNaN(x)	なし	数値の NaN だけを真にします。推奨。
JavaScript	isNaN(x)	あり	入力を数値に変換してから判定。`isNaN("abc")` は `true` になります。
Python	math.isnan(x)	なし	浮動小数点の NaN を判定。配列には `numpy.isnan` や `pandas.isna` を使用。
Java	Double.isNaN(x), Float.isNaN(x)	なし	プリミティブの NaN を判定。
C#	double.IsNaN(x), float.IsNaN(x)	なし	.NET の NaN 判定。

JavaScript: Number.isNaN と isNaN の使い分け

基本は Number.isNaN(x) を使うと覚えましょう。Number.isNaN("abc") は false です。
入力が文字列などの可能性が高い場合は、const n = Number(value); Number.isNaN(n)のように明示変換してから判定します。
isNaN(x) は "abc" のような非数値も true になりやすく、判定範囲が広すぎて混乱の元です。

Number.isNaN(NaN) は true
isNaN("abc") は true、Number.isNaN("abc") は false
Number.isNaN(Number("abc")) は true

Python: math.isnan で NaN 判定

math.isnan(x) を使います。x != x というテクニックもありますが、読みやすさと誤判定防止のため専用関数を使いましょう。
配列や配列ライブラリでは、numpy.isnan(arr)、pandas.isna(series_or_df) を使うと便利です。

math.isnan(float('nan')) は True
float('nan') == float('nan') は False(等価比較では検出できない)

Java/C#: Double.isNaN/double.IsNaN を使う

Java: Double.isNaN(x) または Float.isNaN(x) を使います。x == Double.NaN は常に false です。
C#: double.IsNaN(x) または float.IsNaN(x) を使います。x == double.NaN は false です。

比較や計算の前に NaN を除外する

最大値・最小値・平均・ソート・しきい値判定などの前に、NaN を取り除くか、末尾に寄せるルールを定めます。

JavaScript のソート: 比較関数で Number.isNaN(a) や Number.isNaN(b) を先に判定し、NaN を常に末尾へ送る。
Python の統計: math.isnan(x) でフィルタしてから min/max/sum/mean を取る。statistics モジュールは NaN が混ざると結果も NaN になり得ます。