特定の年月のデータを参照できない

Question

実現したいこと

pandasでの時系列データの参照において特定の年月を指定したいのですが
書籍の記載済みのコードが正しく作動しません。

アドバイスいただけますと幸いです。

前提

ここでは、サンプルデータに含まれる2001/1/2から2016/12/30までのドル円の為替レートデータ（DEXJPUS）を使います。日ごとのレートデータで、欠損している日（休日など）もあります。

start_date = '2001/1/2'
end_date = '2016/12/30'

fx_jpusdata = pdr.DataReader('DEXJPUS', 'fred', start_date, end_date)

fx_jpusdata.head()

fx_jpusdata["2016-04"]

発生している問題・エラーメッセージ

---

KeyError Traceback (most recent call last)
File ~/anaconda3/lib/python3.11/site-packages/pandas/core/indexes/base.py:3653, in Index.get_loc(self, key)
3652 try:
-> 3653 return self._engine.get_loc(casted_key)
3654 except KeyError as err:

File ~/anaconda3/lib/python3.11/site-packages/pandas/_libs/index.pyx:147, in pandas._libs.index.IndexEngine.get_loc()

File ~/anaconda3/lib/python3.11/site-packages/pandas/_libs/index.pyx:176, in pandas._libs.index.IndexEngine.get_loc()

File pandas/_libs/hashtable_class_helper.pxi:7080, in pandas._libs.hashtable.PyObjectHashTable.get_item()

File pandas/_libs/hashtable_class_helper.pxi:7088, in pandas._libs.hashtable.PyObjectHashTable.get_item()

KeyError: '2016-04'

The above exception was the direct cause of the following exception:

KeyError Traceback (most recent call last)
Cell In[94], line 1
----> 1 fx_jpusdata["2016-04"]

File ~/anaconda3/lib/python3.11/site-packages/pandas/core/frame.py:3761, in DataFrame.getitem(self, key)
3759 if self.columns.nlevels > 1:
3760 return self._getitem_multilevel(key)
-> 3761 indexer = self.columns.get_loc(key)
3762 if is_integer(indexer):
3763 indexer = [indexer]

File ~/anaconda3/lib/python3.11/site-packages/pandas/core/indexes/base.py:3655, in Index.get_loc(self, key)
3653 return self._engine.get_loc(casted_key)
3654 except KeyError as err:
-> 3655 raise KeyError(key) from err
3656 except TypeError:
3657 # If we have a listlike key, _check_indexing_error will raise
3658 # InvalidIndexError. Otherwise we fall through and re-raise
3659 # the TypeError.
3660 self._check_indexing_error(key)

KeyError: '2016-04'

該当のソースコード

fx_jpusdata["2016-04"]

補足情報（FW/ツールのバージョンなど）

Comments

[meg_]

> 書籍の記載済みのコードが正しく作動しません。
書籍名は何でしょうか？正誤表は確認済でしょうか？

[pagero]

コメントありがとうございます。
東京大学のデータサイエンティスト育成講座（ISBN978-4-8399-6525-9）
こちらの参考書になりますが正誤表には一切この件については記載されておりませんでした。

[meg_]

fx_jpusdataのカラム名がどうなっているか確認すると良いかと思います。

[TakaiY]

前の質問でもコメントしましたが、書籍が 2019年発行と古い(この界隈では)ので、モジュールの仕様や元データの仕様などの環境の変化で動かなくなってしまう可能性が高いです。

また、以下のエラーからすると、データに該当カラムが無いようですが、データの中身は確認しましたか。
KeyError Traceback (most recent call last)
Cell In[94], line 1
----> 1 fx_jpusdata["2016-04"]
KeyError: '2016-04'

Answer 1

Pandas 1.2.0 で df[date_string] 形式による行の抽出処理は廃止されました。

What's new in 1.2.0 (December 26, 2020) — pandas 2.1.4 documentation

Deprecated indexing DataFrame rows with a single datetime-like string as df[string] (given the ambiguity whether it is indexing the rows or selecting a column), use df.loc[string] instead (GH36179)

なお、GH36179(pull request)は以下になります。

DEPR: string indexing along index for datetimes by jbrockmendel · Pull Request #36179 · pandas-dev/pandas

ちなみに、.loc 以外にも sliceによる抽出が可能です。

>>> fx_jpusdata["2016-04":"2016-04"]
            DEXJPUS
DATE               
2016-04-01   112.06
2016-04-04   111.18
2016-04-05   110.26
2016-04-06   109.63
2016-04-07   107.98
2016-04-08   108.36
2016-04-11   107.96
2016-04-12   108.54
2016-04-13   109.21
2016-04-14   109.20
2016-04-15   108.76
2016-04-18   108.85
2016-04-19   109.16
2016-04-20   109.51
2016-04-21   109.41
2016-04-22   111.50
2016-04-25   111.08
2016-04-26   111.23
2016-04-27   111.26
2016-04-28   108.55
2016-04-29   106.90

Answer 2

pandasの挙動が変わった可能性があります。
代わりに明示的にlocを使うとよいです。

import pandas as pd
from datetime import datetime 

dr = pd.date_range('2001-01-01', '2016-12-31')
df = pd.DataFrame(index=dr, data=list(range(len(dr))))

#print(df['2016-04']) # KeyError: '2016-04'
print(df.loc['2016-04'].head())
"""
               0
2016-04-01  5569
2016-04-02  5570
2016-04-03  5571
2016-04-04  5572
2016-04-05  5573
"""