Pandas DataFramesにおける条件式エラー:原因と解決策

2024-07-03

Pandas の "General utility functions" における "pandas.errors.UndefinedVariableError" エラー

"pandas.errors.UndefinedVariableError" は、pandas ライブラリの queryeval 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。

  1. 条件式内に存在しない変数名が含まれている: queryeval 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。

  2. 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。

  1. 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。

  2. 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、' '" 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。

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')
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"')
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

補足

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、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。
    • 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。


    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}")
    
         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}")
    
    エラーが発生しました: ValueError: No valid tokens found
    
    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}")
    
         A    B
    0  False  True
    1  True  True
    2  False  True
    

    説明

    • 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。
    • 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。

    補足

    • 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。


    "pandas.errors.UndefinedVariableError" の代替方法

    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)
    
         A    B
    0  False  True
    1  True  True
    2  False  True
    

    ilocloc 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)
    
         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)
    
         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)
    
         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。

    補足

    • 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。
    • 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。
    • 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。