pandas SettingWithCopyWarning: A value is trying to be set on a copy 오류 해결하기

소개

파이썬의 pandas 라이브러리를 사용할 때, 종종 'SettingWithCopyWarning'이라는 경고 메시지를 마주하게 됩니다. 이 경고는 데이터프레임의 복사본에서 값을 설정하려고 할 때 발생합니다. 이 블로그 글에서는 이 경고 메시지가 발생하는 원인과 그 처리 방법에 대해 알아보겠습니다.

에러 발생 예시 코드

먼저, 'SettingWithCopyWarning' 경고가 발생할 수 있는 간단한 예제 코드를 살펴보겠습니다.

import pandas as pd

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

# 조건에 맞는 데이터프레임의 부분집합 선택
subset = df[df['A'] > 1]

# 복사본에 값을 설정하려고 시도
subset['B'] = subset['B'] + 10  # SettingWithCopyWarning 발생

에러 해결 방법

1. .loc[] 사용하여 원본 데이터 수정

'SettingWithCopyWarning'을 피하는 좋은 방법은 .loc[] 인덱서를 사용하는 것입니다. 이를 통해 데이터프레임의 원본에 직접 접근하여 값을 설정할 수 있습니다.

import pandas as pd

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

# 조건에 맞는 인덱스 선택
index = df[df['A'] > 1].index

# 원본 데이터프레임의 값 수정
df.loc[index, 'B'] += 10
print(df)

2. copy() 메서드 사용

또 다른 방법은 DataFrame의 copy() 메서드를 사용하여 명시적으로 데이터를 복사하는 것입니다. 이렇게 하면 Warning을 피할 수 있습니다.

import pandas as pd

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

# DataFrame 복사본 생성
subset = df[df['A'] > 1].copy()

# 복사본에 값을 설정
subset['B'] += 10
print(subset)

마무리

이 블로그 글에서는 pandas 라이브러리에서 발생하는 'SettingWithCopyWarning' 경고에 대한 해결 방법을 살펴보았습니다. .loc[] 인덱서나 copy() 메서드를 활용함으로써 데이터프레임에서 안전하게 값을 수정할 수 있습니다. 항상 경고를 무시하지 않고 적절한 방법으로 코드를 작성하면 더 안전하고 오류가 적은 프로그램을 만들 수 있습니다!