Pandasで発生する`pandas.errors.ClosedFileError`エラー：原因と解決方法

発生原因

このエラーは、主に以下の状況で発生します。

1. ファイルを開いて操作し、その後閉じた
2. ファイルを開く前に mode オプションを誤って設定した

具体的には、以下のコード例のような操作が考えられます。

# ファイルを開いて操作
store = pd.HDFStore('my-store.h5', 'a')
store['data'] = df

# ファイルを閉じる
store.close()

# ファイルを操作しようとするとエラーが発生
store.keys()

このエラーを解決するには、以下の方法があります。

1. ファイルを再度開く

# ファイルを再度開く
store = pd.HDFStore('my-store.h5', 'a')

# 操作を実行
store.keys()

# 操作が終わったらファイルを閉じる
store.close()

1. ファイルを開く前に mode オプションを正しく設定する

mode オプションは、ファイルを開くときのアクセスモードを指定します。デフォルト値は 'a' ですが、読み取りのみの場合は 'r' を設定する必要があります。

# 読み取りのみの場合は 'r' を設定
store = pd.HDFStore('my-store.h5', 'r')

# 操作を実行
store.keys()

# ファイルを閉じる
store.close()

• ファイルを閉じたかどうかは、is_open メソッドを使用して確認できます。

# ファイルが開いているかどうかを確認
store.is_open

• ファイルを誤って閉じてしまった場合は、open メソッドを使用して再度開くことができます。

# ファイルを再度開く
store = pd.HDFStore('my-store.h5')

---

サンプル 1：ファイルを開いて操作し、その後閉じた後に操作

import pandas as pd

# ファイルを開いて操作
store = pd.HDFStore('my-store.h5', 'a')
store['data'] = df

# ファイルを閉じる
store.close()

# ファイルを操作しようとするとエラーが発生
try:
  store.keys()
except pd.errors.ClosedFileError as e:
  print(f"エラーが発生しました: {e}")

サンプル 2：ファイルを開く前に mode オプションを誤って設定

import pandas as pd

# ファイルを開く前に 'a' を設定
store = pd.HDFStore('my-store.h5', 'a')

# データを読み取ろうとするとエラーが発生
try:
  store['data']
except pd.errors.ClosedFileError as e:
  print(f"エラーが発生しました: {e}")

サンプル 3：ファイルを再度開いて操作

import pandas as pd

# ファイルを開いて操作
store = pd.HDFStore('my-store.h5', 'a')
store['data'] = df

# ファイルを閉じる
store.close()

# ファイルを再度開く
store = pd.HDFStore('my-store.h5', 'a')

# 操作を実行
store.keys()

# 操作が終わったらファイルを閉じる
store.close()

サンプル 4：ファイルを開く前に mode オプションを正しく設定

import pandas as pd

# 読み取りのみの場合は 'r' を設定
store = pd.HDFStore('my-store.h5', 'r')

# 操作を実行
store.keys()

# ファイルを閉じる
store.close()

サンプル 5：is_open メソッドを使用してファイルが開いているかどうかを確認

import pandas as pd

# ファイルを開いて操作
store = pd.HDFStore('my-store.h5', 'a')
store['data'] = df

# ファイルが開いているかどうかを確認
print(store.is_open)

# ファイルを閉じる
store.close()

# ファイルが開いているかどうかを確認
print(store.is_open)

import pandas as pd

# ファイルを開いて操作
store = pd.HDFStore('my-store.h5', 'a')
store['data'] = df

# ファイルを誤って閉じる
store.close()

# ファイルを再度開く
store = pd.HDFStore('my-store.h5')

# 操作を実行
store.keys()

# 操作が終わったらファイルを閉じる
store.close()

---

ファイルを常に開いた状態に保つ

ファイルを開いた状態に保ち、操作が終わったら閉じるようにすることで、エラーを回避できます。具体的には、以下のコード例のように with ステートメントを使用します。

import pandas as pd

with pd.HDFStore('my-store.h5', 'a') as store:
  # 操作を実行
  store['data'] = df
  store.keys()

try...except ブロックを使用する

ファイルが開いているかどうかを try...except ブロックを使用して確認し、開いていない場合は再度開くようにすることで、エラーを回避できます。具体的には、以下のコード例のように記述します。

import pandas as pd

try:
  # ファイルを開いて操作
  store = pd.HDFStore('my-store.h5', 'a')
  store['data'] = df
  store.keys()
except pd.errors.ClosedFileError:
  # ファイルが開いていない場合は再度開く
  store = pd.HDFStore('my-store.h5', 'a')
  store.keys()
finally:
  # 操作が終わったらファイルを閉じる
  store.close()

ファイル操作専用の関数を作成し、その関数内でファイルを開閉するようにすることで、エラーを回避できます。具体的には、以下のコード例のように記述します。

import pandas as pd

def read_data(filename):
  with pd.HDFStore(filename, 'r') as store:
    data = store['data']
  return data

def write_data(filename, data):
  with pd.HDFStore(filename, 'a') as store:
    store['data'] = data

# データを読み取り
data = read_data('my-store.h5')

# データを書き込み
write_data('my-store.h5', data)

• ファイルを Pickle 形式で保存して読み書きする
• ファイル操作をすべて InMemoryStore で行う