Pandas에서 SettingWithCopy 에러 발생 원인과 해결 방법

Pandas는 Python에서 데이터 분석을 위한 강력한 도구입니다. 하지만, Pandas를 사용하면서 종종 발생하는 에러 중 하나가 바로 SettingWithCopy 에러입니다. 이 에러는 무엇이고, 어떻게 해결할 수 있을까요?

 

1. SettingWithCopy 에러란?

SettingWithCopy 에러는 Pandas의 DataFrame 또는 Series에서 값을 변경할 때 발생하는 에러입니다. 이 에러가 발생하는 이유는 DataFrame 또는 Series는 기본적으로 얕은 복사를 수행하기 때문입니다. 얕은 복사는 원본 데이터의 참조를 복사하는 것으로, 원본 데이터가 변경되면 복사본도 변경됩니다.

예를 들어, 다음과 같은 코드를 실행하면 SettingWithCopy 에러가 발생합니다.

df = pd.DataFrame({'a': [1, 2, 3]})

df['a'] = df['a'] + 1

이 코드는 df['a']에 저장된 값을 1씩 증가시키는 코드입니다. 하지만, df['a']는 원본 DataFrame의 참조를 복사하기 때문에, df['a']의 값을 변경하면 원본 DataFrame의 값도 변경됩니다. 따라서, df['a'] + 1의 결과는 1, 2, 3이 아닌 2, 3, 4가 됩니다.

 

2. Chained Assignment으로 해결하기

SettingWithCopy 에러를 해결하기 위해서는 깊은 복사를 수행해야 합니다. 깊은 복사를 수행하는 방법 중 하나는 Chained Assignment을 사용하는 것입니다. Chained Assignment은 다음과 같이 .loc 또는 .iloc 메서드를 사용하여 값을 변경하는 방법입니다.

df = pd.DataFrame({'a': [1, 2, 3]})

df.loc[0, 'a'] = df.loc[0, 'a'] + 1

print(df)

이 코드는 df.loc[0, 'a']에 저장된 값을 1씩 증가시키는 코드입니다. 이 코드에서는 .loc 메서드를 사용하여 값을 변경하기 때문에, 깊은 복사가 수행됩니다. 따라서, df.loc[0, 'a'] + 1의 결과는 2가 됩니다.

 

3. Hidden Chaining으로 해결하기

Chained Assignment을 사용하지 않고도 깊은 복사를 수행할 수 있습니다. 방법은 다음과 같습니다.

df = df.copy()
df['a'] = df['a'] + 1

print(df)

이 코드는 df.copy() 메서드를 사용하여 깊은 복사를 수행한 후, df['a']에 저장된 값을 변경합니다.

 

4. 경고창 끄기로 해결하기

SettingWithCopy 에러가 발생할 때마다 경고창이 뜨는 것을 방지하려면 다음과 같이 설정할 수 있습니다.

pd.set_option('mode.chained_assignment', None)

이 설정을 사용하면 Chained Assignment을 사용할 때마다 경고창이 뜨지 않습니다.

 

결론

SettingWithCopy 에러는 Pandas를 사용할 때 종종 발생하는 에러입니다. 에러의 원인을 이해하고, 적절한 방법으로 해결하면 이 에러를 방지할 수 있습니다.