存在しない列名(行名)にアクセスしたときに出力されるエラーと対処方法について

1 この記事は何？

下記のエラーが表示されたときの原因と対処法についてメモします。

エラー
KeyError: 'Passing list-likes to .loc or [] with any missing labels is no longer supported, see https://pandas.pydata.org/pandas-docs/stable/user_guide/indexing.html#deprecate-loc-reindex-listlike'について

2 内容

現象の説明

今話題にしているエラーは、ありえない列名を抽出しようとしたときに発生するエラーです。
下記の例ですと、B列,C列,D列を列として備えていますが、F列は存在しません。存在しないにもかかわらず
F列を抽出しようとしているのでエラーが発生します。

sample.py

import pandas as pd
import numpy as np

dat = [
    ['2019-07-01','9997','740','78'],
    ['2019-07-02','9997','749','45'],
    ['2019-07-03','9997','757','12'],
    ['2019-07-04','9997','769','45'],
    ['2019-07-05','9997','762','8'],
    ['2019-07-08','9997','760','8']
]
df0 = pd.DataFrame(dat,columns=["DATE","B","C","D"])

# 列Aをindexに指定する。
df0.set_index("DATE",inplace=True) 
print(df0)


# df0から列'B','F'を取り出すが、F列はdf0には存在しないのでエラーが出力される。
df2 = df0.loc[:,['B', 'F']]

実行結果

console

               B    C   D
DATE                     
2019-07-01  9997  740  78
2019-07-02  9997  749  45
2019-07-03  9997  757  12
2019-07-04  9997  769  45
2019-07-05  9997  762   8
2019-07-08  9997  760   8
---------------------------------------------------------------------------
KeyError                                  Traceback (most recent call last)
<ipython-input-100-4f9da40f40c4> in <module>
     18 
     19 #df0から列'B','F'を取り出すが、F列はdf0には存在しないのでエラーが出力される。
---> 20 df2 = df0.loc[:,['B', 'F']]
     21 
     22 
途中略

~\anaconda3\lib\site-packages\pandas\core\indexing.py in _validate_read_indexer(self, key, indexer, axis, raise_missing)
   1653             if not (ax.is_categorical() or ax.is_interval()):
   1654                 raise KeyError(
-> 1655                     "Passing list-likes to .loc or [] with any missing labels "
   1656                     "is no longer supported, see "
   1657                     "https://pandas.pydata.org/pandas-docs/stable/user_guide/indexing.html#deprecate-loc-reindex-listlike"  # noqa:E501

KeyError: 'Passing list-likes to .loc or [] with any missing labels is no longer supported, see https://pandas.pydata.org/pandas-docs/stable/user_guide/indexing.html#deprecate-loc-reindex-listlike'

対策

reindexを使い、今まで存在しなかったF列を追加してください。

sample.py

import pandas as pd
import numpy as np

dat = [
    ['2019-07-01','9997','740','78'],
    ['2019-07-02','9997','749','45'],
    ['2019-07-03','9997','757','12'],
    ['2019-07-04','9997','769','45'],
    ['2019-07-05','9997','762','8'],
    ['2019-07-08','9997','760','8']
]
df0 = pd.DataFrame(dat,columns=["DATE","B","C","D"])

# 列Aをindexに指定する。
df0.set_index("DATE",inplace=True) 
print(df0)


# df0から列'F'をreindexで追加する。
print("reindexを使い列Fを追加した状態で列名を再定義します。")
df3 = df0.reindex(["B","C","D","F"], axis=1)
print(df3)

print("列Fが追加されたので列B,列Fが正しく抽出されています。")
df4 = df3.loc[:,['B', 'F']]
print(df4)

実行結果

console

                B    C   D
DATE                     
2019-07-01  9997  740  78
2019-07-02  9997  749  45
2019-07-03  9997  757  12
2019-07-04  9997  769  45
2019-07-05  9997  762   8
2019-07-08  9997  760   8

reindexを使い列Fを追加した状態で列名を再定義します。
               B    C   D   F
DATE                         
2019-07-01  9997  740  78 NaN
2019-07-02  9997  749  45 NaN
2019-07-03  9997  757  12 NaN
2019-07-04  9997  769  45 NaN
2019-07-05  9997  762   8 NaN
2019-07-08  9997  760   8 NaN

列Fが追加されたので列B,列Fが正しく抽出されています。
               B   F
DATE                
2019-07-01  9997 NaN
2019-07-02  9997 NaN
2019-07-03  9997 NaN
2019-07-04  9997 NaN
2019-07-05  9997 NaN
2019-07-08  9997 NaN