データ分析の落とし穴！？PandasのSettingWithCopyWarningを回避し、信頼性の高いデータフレーム操作を実現する

警告発生の原因

この警告は、主に以下の2つの原因で発生します。

1. 連鎖代入
   複数のインデックス操作を組み合わせて値を設定する場合
2. 隠れた連鎖代入
   特定の操作が、一見単純に見えても内部的に複数のインデックス操作を実行する場合

例

以下のコードは、SettingWithCopyWarning を発生させる可能性があります。

import pandas as pd

# データフレームを作成
df = pd.DataFrame({'A': [1, 2, 3], 'B': [4, 5, 6]})

# 連鎖代入
df[df['A'] > 2]['B'] = 10

# 隠れた連鎖代入
df.loc[df['A'] > 2, 'B'] = 10

警告を回避する方法

SettingWithCopyWarning を回避するには、以下の方法があります。

1. 単一代入を使用する
   1つのインデックス操作で値を設定する
2. .loc を使用する: .loc は、データフレームの一部を直接参照し、コピーを作成せずに値を設定することができます。
3. .copy() を使用する: データフレームのコピーを作成し、そのコピーに対して値を設定する

例

import pandas as pd

# データフレームを作成
df = pd.DataFrame({'A': [1, 2, 3], 'B': [4, 5, 6]})

# 単一代入
df[df['A'] > 2]['B'] = 10

# .loc を使用する
df.loc[df['A'] > 2, 'B'] = 10

# .copy() を使用する
df_copy = df.copy()
df_copy[df_copy['A'] > 2]['B'] = 10

警告を抑制する方法

どうしても警告を非表示にしたい場合は、以下の方法で抑制することができます。

import pandas as pd

# 警告を抑制
pd.options.mode.chained_assignment = None

# データフレームを作成
df = pd.DataFrame({'A': [1, 2, 3], 'B': [4, 5, 6]})

# 連鎖代入
df[df['A'] > 2]['B'] = 10

• SettingWithCopyWarning は、データの不整合を防ぐための警告です。意図的に警告を抑制する場合は、十分な注意が必要です。

---

状況1：連鎖代入

import pandas as pd

df = pd.DataFrame({'A': [1, 2, 3, 4], 'B': [5, 6, 7, 8]})

# 警告が発生するコード
df[df['A'] > 2]['B'] *= 2

# 警告を回避するコード（単一代入）
df[df['A'] > 2] = df[df['A'] > 2] * 2

# 警告を回避するコード（.loc を使用する）
df.loc[df['A'] > 2, 'B'] *= 2

import pandas as pd

df = pd.DataFrame({'A': [1, 2, 3, 4], 'B': [5, 6, 7, 8]})

# 警告が発生するコード
df.loc[df['A'] > 2, 'B'] = 10

# 警告を回避するコード（.copy() を使用する）
df_copy = df.copy()
df_copy.loc[df_copy['A'] > 2, 'B'] = 10

• 警告を抑制することはできますが、推奨される方法ではありません。警告は、潜在的な問題を検知するのに役立つため、可能な限り表示しておくことをお勧めします。
• 常に単一代入または .loc を使用する方が安全ですが、状況によっては .copy() を使用する方が効率的な場合があります。
• これらの例は、SettingWithCopyWarning が発生する典型的な状況を示しています。実際のデータ分析では、より複雑な状況が発生する可能性があります。

---

警告の回避方法

SettingWithCopyWarning を回避するには、以下の代替方法が有効です。

単一代入を使用する

最もシンプルで推奨される方法は、単一代入 です。これは、1つのインデックス操作で値を設定する方法です。

import pandas as pd

df = pd.DataFrame({'A': [1, 2, 3, 4], 'B': [5, 6, 7, 8]})

# 警告が発生するコード
df[df['A'] > 2]['B'] = 10

# 単一代入による修正
df[df['A'] > 2] = 10

.loc を使用する

.loc は、データフレームの行と列を直接参照し、コピーを作成せずに値を設定することができます。

import pandas as pd

df = pd.DataFrame({'A': [1, 2, 3, 4], 'B': [5, 6, 7, 8]})

# 警告が発生するコード
df.loc[df['A'] > 2, 'B'] = 10

# .loc による修正
df.loc[df['A'] > 2, 'B'] = 10

.copy() を使用する

データフレームのコピーを作成し、そのコピーに対して値を設定する方法です。

import pandas as pd

df = pd.DataFrame({'A': [1, 2, 3, 4], 'B': [5, 6, 7, 8]})

# 警告が発生するコード
df[df['A'] > 2]['B'] = 10

# .copy() による修正
df_copy = df.copy()
df_copy[df_copy['A'] > 2] = 10

• 警告を抑制することはできますが、潜在的な問題を隠してしまう可能性があるため、非推奨です。
• 状況に応じて適切な方法を選択することが重要です。
• 上記以外にも、iat や at などのインデクサを使用して、単一行や列の値を設定する方法もあります。