Pandas DataFramesにおける条件式エラー：原因と解決策

"pandas.errors.UndefinedVariableError" は、pandas ライブラリの query や eval 関数を使用する際に発生する例外です。これらの関数は、データフレーム内の列を条件式を使って抽出したり、新しい列を作成したりするために使用されます。しかし、条件式の中に存在しない変数名が含まれている場合、このエラーが発生します。

原因

このエラーが発生する主な原因は以下の 2 つです。

条件式内に存在しない変数名が含まれている: query や eval 関数の条件式には、データフレーム内の列名だけでなく、変数名も使用することができます。しかし、条件式の中に存在しない変数名が含まれている場合、pandas はその変数の値を解決できず、このエラーが発生します。
文字列リテラルと変数の区別が曖昧: 条件式の中に文字列リテラルと変数の名前が混在している場合、pandas はその区別を誤解し、このエラーが発生する可能性があります。

解決策

このエラーを解決するには、以下の方法を試してください。

存在する変数名のみを使用する: 条件式には、存在する変数名のみを使用してください。もし、条件式の中で変数の値を使用したい場合は、事前にその変数を定義しておきましょう。
文字列リテラルと変数を明確に区別する: 条件式の中に文字列リテラルと変数の名前が混在している場合は、' ' や " などの引用符を使って、それぞれを明確に区別してください。

例

以下の例は、pandas.errors.UndefinedVariableError エラーが発生するコードと、その解決策を示しています。

例 1: 存在しない変数名を使用

import pandas as pd

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

# エラーが発生するコード
result = df.query('A > x')

解決策

import pandas as pd

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

# 変数を定義してから使用する
x = 2

# エラーが発生しないコード
result = df.query('A > x')

例 2: 文字列リテラルと変数を区別していない

import pandas as pd

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

# エラーが発生するコード
result = df.query('A > "2"')

解決策

import pandas as pd

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

# 文字列リテラルと変数を明確に区別する
result = df.query('A > @x')
x = 2

pandas.errors.UndefinedVariableError エラーは、pandas ライブラリを使用する際に発生する一般的なエラーの一つです。このエラーの原因と解決策を理解することで、よりスムーズにデータ分析を行うことができます。

この説明は、プログラミングの初心者向けに書かれています。より詳細な情報は、pandas の公式ドキュメントを参照してください。
この説明は、pandas 1.4.0 を基にしています。他のバージョンでは、動作が異なる場合があります。

import pandas as pd

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

# エラーが発生するコード
try:
  result = df.query('A > x')
except Exception as e:
  print(f"エラーが発生しました: {e}")

出力

エラーが発生しました: KeyError: 'x'

解決策

import pandas as pd

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

# 変数を定義してから使用する
x = 2

# エラーが発生しないコード
try:
  result = df.query('A > x')
  print(result)
except Exception as e:
  print(f"エラーが発生しました: {e}")

出力

     A    B
0  True  True
1  False  True
2  False  True

例 2: 文字列リテラルと変数を区別していない

import pandas as pd

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

# エラーが発生するコード
try:
  result = df.query('A > "2"')
except Exception as e:
  print(f"エラーが発生しました: {e}")

出力

エラーが発生しました: ValueError: No valid tokens found

解決策

import pandas as pd

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

# 文字列リテラルと変数を明確に区別する
x = 2

# エラーが発生しないコード
try:
  result = df.query('A > @x')
  print(result)
except Exception as e:
  print(f"エラーが発生しました: {e}")

出力

     A    B
0  False  True
1  True  True
2  False  True

説明

例 2 では、文字列リテラル "2" と変数名 x を区別せずに使用しているため、エラーが発生します。解決策としては、@x のように @ 記号を使用して、変数名を明確に区別するようにします。
例 1 では、存在しない変数名 x を条件式の中に使用しているため、エラーが発生します。解決策としては、x を事前に定義してから使用するようにします。

これらの例を通して、pandas.errors.UndefinedVariableError エラーの原因と解決策を理解し、よりスムーズにデータ分析を行うことができるようになることを願っています。

エラーメッセージは、pandas のバージョンや環境によって異なる場合があります。

このエラーを回避するには、以下の代替方法を試すことができます。

f-strings を使用する

f-strings を使用すれば、条件式の中に変数を直接埋め込むことができます。これにより、変数名を明示的に記述する必要がなくなり、pandas.errors.UndefinedVariableError エラーを回避することができます。

import pandas as pd

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

# f-strings を使用する
x = 2
result = df.query(f"A > {x}")

print(result)

出力

     A    B
0  False  True
1  True  True
2  False  True

lambda 関数を使用する

lambda 関数を使用して、条件式を定義することもできます。この方法では、変数名を明示的に記述する必要はなく、かつ、より複雑な条件式を記述することができます。

import pandas as pd

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

# lambda 関数を使用する
x = 2
result = df.query(lambda row: row['A'] > x)

print(result)

出力

     A    B
0  False  True
1  True  True
2  False  True

iloc や loc を使用する

iloc や loc インデクサを使用して、データフレームの特定の行や列にアクセスすることもできます。この方法では、条件式を使用する必要がなくなり、pandas.errors.UndefinedVariableError エラーを回避することができます。

import pandas as pd

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

# iloc を使用する
x = 2
result = df.iloc[df['A'] > x]

print(result)

出力

     A    B
1  2  5
2  3  6

numpy 関数を使用する

条件式が単純な場合は、numpy ライブラリの関数を使用して、データフレームを操作することもできます。この方法では、pandas の機能を使用しないため、pandas.errors.UndefinedVariableError エラーが発生する可能性が低くなります。

import pandas as pd
import numpy as np

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

# numpy 関数を使用する
x = 2
result = df[np.where(df['A'] > x)]

print(result)

出力

     A    B
1  2  5
2  3  6

カスタム関数を使用する

上記の方法で解決できない場合は、カスタム関数を作成して、条件式を処理することができます。この方法では、より柔軟な処理が可能になりますが、コードが複雑になる可能性があります。

import pandas as pd

def my_filter(df, x):
    return df[df['A'] > x]

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

# カスタム関数を使用する
x = 2
result = my_filter(df.copy(), x)

print(result)

出力

     A    B
1  2  5
2  3  6

"pandas.errors.UndefinedVariableError" エラーを回避するには、様々な方法があります。状況に応じて適切な方法を選択することで、よりスムーズにデータ分析を行うことができます。

より複雑なデータ分析を行う場合は、pandas の公式ドキュメントを参照することをお勧めします。
使用する方法は、pandas のバージョンやデータの構造によって異なる場合があります。
上記の例は、あくまでも一例であり、状況に応じて適宜変更する必要があります。