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# iloc[:] を作用させることでビュー(参照)になる
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>>> df1.iloc[:]['請求書発行日']._check_setitem_copy()
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+
>>> print(df1.iloc[:]['請求書発行日']._check_setitem_copy())
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None
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-
>>> df1['請求書発行日']._check_setitem_copy()
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+
>>> print(df1['請求書発行日']._check_setitem_copy())
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None
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>>> df1['請求書発行日']._is_copy
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+
>>> print(df1['請求書発行日']._is_copy)
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None
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df1.iloc[:]['請求書発行日'] = df1['請求書発行日'].fillna(df1['支払期日'])
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**追記**
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> 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
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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。
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```python
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>>> df1
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建物コード 建物名称 法人コード ...
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0 00006601 建物１ 47608 ...
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[1 rows x 21 columns]
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>>> df1['請求書発行日']._check_setitem_copy()
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sys:1: SettingWithCopyWarning:
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A value is trying to be set on a copy of a slice from a DataFrame.
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Try using .loc[row_indexer,col_indexer] = value instead
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See the caveats in the documentation: ...
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>>> df1['請求書発行日']._is_copy
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<weakref at 0x7f5ea05dff90; to 'DataFrame' at 0x7f5eb75e7550>
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# iloc[:] を作用させることでビュー(参照)になる
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>>> df1.iloc[:]['請求書発行日']._check_setitem_copy() is None
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+
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True
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```
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複数の行が選択される場合はビューになります。
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```python
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>>> df1
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建物コード 建物名称 法人コード ...
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0 00006601 建物１ 47608 ...
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1 00006601 建物１ 47608 ...
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2 00006601 建物１ 47608 ...
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[3 rows x 21 columns]
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>>> df1['請求書発行日']._check_setitem_copy() is None
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True
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>>> df1['請求書発行日']._is_copy is None
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+
True
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```
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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。
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> # this is in general not a good practice and **we recommend using .loc**.
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> df.iloc[0:5]['group'] = 'a'
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> ```df.iloc[0:5]['group'] = 'a'```
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