SettingWithCopyWarning: エラーを消したい

Question

SettingWithCopyWarning: エラーを消したい。

データフレームから、query()メソッドを使い抽出したデータに変更を加えようとすると
「SettingWithCopyWarning
A value is trying to be set on a copy of a slice from a DataFrame.
Try using .loc[row_indexer,col_indexer] = value instead」
のエラーが出ました。

いろいろ試したところ、抽出データの結果が1行のとき、上記のエラーになるようです。
何か回避策は無いでしょうか。

※例の場合df1['請求書発行日'] = df1['請求書発行日'].fillna(df1['支払期日']) の行をコメントにするとエラーそのものは出なくなりますが、実際は、この例以外にも同様のエラーが出ております。

例えは
df1['消込額'].mask((df1['建物コード']==seikyu_bcd) & (df1['請求番号']==seikyu_no1) & (df1['初回請求番号']==seikyu_no2),1000.0,inplace=True)
の箇所でも、実際のプログラムでは以下のエラーがでます。
See the caveats in the documentation: https://pandas.pydata.org/pandas-docs/stable/user_guide/indexing.html#returning-a-view-versus-a-copy
return self._update_inplace(result)
C:\Program Files\Python39\lib\site-packages\pandas\core\indexing.py:1817: SettingWithCopyWarning:
A value is trying to be set on a copy of a slice from a DataFrame.
Try using .loc[row_indexer,col_indexer] = value instead

データやロジックを切り出して(実データのため)以下の例を作成しましたが、この場合エラーになりませんでした。
プログラムの何かが悪い可能性がありますが、抽出された行数で動きが異なる様に思いますので、何か手掛かりがあれば
ご教授頂きたくお願い致します。

import pandas as pd
from io import StringIO
import itertools

s = """建物コード,建物名称,法人コード,法人名,法人カナ名,送付先法人名,摘要,送付先,請求月,請求番号,初回請求月,初回請求番号,請求書発行日,支払期日,未収金総額,送金額,消費税,その他,備考,番号,消込額
00006601,建物１,0047608,株式会社　パイソン,パイソン,パイソン,摘要１,送付先１,2021-10-01 00:00:00,2110004439,2021-10-01 00:00:00,2110004439-001,2021-10-06 00:00:00,2021-10-31 00:00:00,406056,0,0,0,0,4,9000
00006602,建物１,0047608,株式会社　パイソン,パイソン,パイソン,摘要２,送付先２,2021-10-01 00:00:00,2110004439,2021-10-01 00:00:00,2110004439-001,2021-10-06 00:00:00,2021-10-31 00:00:00,406056,0,0,0,0,4,9000
00006603,建物１,0047608,株式会社　パイソン,パイソン,パイソン,摘要３,送付先３,2021-10-01 00:00:00,2110004439,2021-10-01 00:00:00,2110004439-001,2021-10-06 00:00:00,2021-10-31 00:00:00,406056,0,0,0,0,4,9000
""" 
df2 = pd.read_csv(StringIO(s))
df2[['建物コード','法人コード','請求番号']] = (df2[['建物コード','法人コード','請求番号']]).astype(str)
df2['建物コード'] = df2['建物コード'].astype(str).str.zfill(8)
#df1 = df2

seikyu_bcd = "00006601"
seikyu_no1 = "2110004439"
seikyu_no2 = "2110004439-001"

df1 = df2.query('建物コード == @seikyu_bcd & 請求番号 == @seikyu_no1 & 初回請求番号 == @seikyu_no2',  engine='python')

df1.reset_index(inplace=True,drop=True)

df1['請求書発行日'] = df1['請求書発行日'].fillna(df1['支払期日']) 
df1 = df1.fillna(0)

df1['消込額'].mask((df1['建物コード']==seikyu_bcd) & (df1['請求番号']==seikyu_no1) & (df1['初回請求番号']==seikyu_no2),1000.0,inplace=True)

df1.iloc[0,15] = 10.0

df1

上記の場合、１行目のみ抽出され、以下のエラーが出ますが、元データの建物コードを全て、「00006601」にすると
３行抽出されエラーはでません。

C:\Users\hoge hoge\AppData\Local\Temp;/ipykernel_18068/3028635589.py:32: SettingWithCopyWarning:
A value is trying to be set on a copy of a slice from a DataFrame.
Try using .loc[row_indexer,col_indexer] = value instead

See the caveats in the documentation: https://pandas.pydata.org/pandas-docs/stable/user_guide/indexing.html#returning-a-view-versus-a-copy
df1['請求書発行日'] = df1['請求書発行日'].fillna(df1['支払期日'])

Answer 1

pandas/pandas/core/generic.py に書いてある様にすると良さそうです。

This technically need not raise SettingWithCopy if both are view

(which is not # generally guaranteed but is usually True. However,

this is in general not a good practice and we recommend using .loc.

df.iloc[0:5]['group'] = 'a'

# df1['請求書発行日'] = df1['請求書発行日'].fillna(df1['支払期日']) 
df1.iloc[:]['請求書発行日'] = df1['請求書発行日'].fillna(df1['支払期日'])

追記

何故、抽出される行数によって変わるのか、df1.iloc[:]['請求書発行日']と記述しないといけないのか

まず、SettingWithCopyWarning というメッセージを出力しているのは _check_setitem_copy() というメソッドなのです。

>>> df1
  建物コード 建物名称 法人コード ...
0   00006601   建物１      47608 ...

[1 rows x 21 columns]

>>> df1['請求書発行日']._check_setitem_copy()
sys:1: SettingWithCopyWarning: 
A value is trying to be set on a copy of a slice from a DataFrame.
Try using .loc[row_indexer,col_indexer] = value instead

See the caveats in the documentation: ...

>>> df1['請求書発行日']._is_copy
<weakref at 0x7f5ea05dff90; to 'DataFrame' at 0x7f5eb75e7550>

# iloc[:] を作用させることでビュー(参照)になる
>>> print(df1.iloc[:]['請求書発行日']._check_setitem_copy())
None

複数の行が選択される場合はビューになります。

>>> df1
  建物コード 建物名称 法人コード ...
0   00006601   建物１      47608 ...
1   00006601   建物１      47608 ...
2   00006601   建物１      47608 ...

[3 rows x 21 columns]

>>> print(df1['請求書発行日']._check_setitem_copy())
None

>>> print(df1['請求書発行日']._is_copy)
None

残念ながら、「何故、抽出される行数によって変わるのか」については調べていません。

Comments

[km0815.lj]

回答ありがとうございます。
試してみます。

[km0815.lj]

エラーが出なくなりました。
ありがとうございます。

何故、抽出される行数によって変わるのか、
df1.iloc[:]['請求書発行日']と記述しないといけないのか
ご教授頂けると幸いです。

[melian]

追記しましたが、私自身よく理解していないので分かりづらい内容になってしまいました。抽出される行によって変わる原因については折を見て調べます。

[km0815.lj]

ご丁寧な回答ありがとうございます。
初心者のため、なんとなくでしか理解できませんが(申し訳ございません。)
とりあえず記述方法が分かりましたので、助かりました。
エラーが無くなりすっきりしました。
>抽出される行によって変わる原因については折を見て調べます。
ありがとうございます。
そのうちこんなことが私にも理解できるようになるのだろうか。。。