pandasのスライスが使えないエラー

データフレームのスライス使用時の注意

pd.__version__: 2.1.4

データフレームを使用していたらスライスが使えない現象が出ました。

view plainprint?

1. import numpy as np  
2. import pandas as pd  
3.   
4. # float型のインデックス  
5. ind = [1.0, 2.0, 3.0]  
6.   
7. df = pd.DataFrame({  
8.     "col1": ["A", "B", "C"],  
9.     "col2": [11, 22, 33]  
10. }, index=ind)  
11.   
12. print(df)  
13.   
14. # ここでワーニング  
15. print(df[1:2])  

import numpy as np
import pandas as pd

# float型のインデックス
ind = [1.0, 2.0, 3.0]

df = pd.DataFrame({
    "col1": ["A", "B", "C"],
    "col2": [11, 22, 33]
}, index=ind)

print(df)

# ここでワーニング
print(df[1:2])

    col1  col2

1.0    A    11

2.0    B    22

3.0    C    33

内容としては

FutureWarning: The behavior of obj[i:j] with a float-dtype index is deprecated. In a future version, this will be treated as positional instead of label-based. For label-based slicing, use obj.loc[i:j] instead

のワーニングが出てスライスが出来ません。

ワーニングの内容によると、float-dtype のインデックスは今後使えなくなるそうです。

代替としてobj.loc[i:j]で指定してくださいとあります。

ただし、floatのままだと処理が遅くなるようなので根本的に解決するならint型に直したほうがよさそうです。

直接インデックスの型を変えられない様なので、一旦インデックスを解除し、型をintに変更してからまた振り直します。

view plainprint?

1. # インデックスの解除  
2. df.reset_index(inplace=True)  
3.   
4. # 型をindexに変更  
5. df2 = df.astype({"index": int})  
6.   
7. # インデックスの振り直し  
8. df2.set_index("index", inplace=True)  
9.   
10. print(df2)  
11. print(df2.dtypes)  

# インデックスの解除
df.reset_index(inplace=True)

# 型をindexに変更
df2 = df.astype({"index": int})

# インデックスの振り直し
df2.set_index("index", inplace=True)

print(df2)
print(df2.dtypes)

      col1  col2

index           

1        A    11

2        B    22

3        C    33

col1    object

col2     int64

dtype: object

これでスライスも使えるようになります。