user:
このワーニングを解決してください。
/home/ikemen/lagwise_ols_table.py:13: PerformanceWarning: DataFrame is highly fragmented. This is usually the result of calling `frame.insert` many times, which has poor performance. Consider joining all columns at once using pd.concat(axis=1) instead. To get a de-fragmented frame, use `newframe = frame.copy()`
df[f"{exog}_lag{lag}"] = df[exog].shift(lag)
assistant:
このワーニングは、pandas の DataFrame に対して .insert() や df[col] = ... を繰り返して行うと、メモリ的に非効率な「断片化（fragmentation）」が発生し、パフォーマンスが低下することを警告しています。
現状のコード（例）
for exog in exog_vars:
for lag in range(1, max_lag + 1):
df[f"{exog}_lag{lag}"] = df[exog].shift(lag)
このように列を1つずつ追加していくと、DataFrame が断片化してしまいます。
✅ 解決策：一括で列を追加する
pd.concat を使って、一括で新しいラグ列を作ってから結合することで、断片化を避けられます。
✔ 修正版コード
lagged_cols = []
for exog in exog_vars:
for lag in range(1, max_lag + 1):
col_name = f"{exog}_lag{lag}"
lagged_cols.append(df[exog].shift(lag).rename(col_name))
# 一括で結合
df = pd.concat([df] + lagged_cols, axis=1)
💡補足：断片化を解消するには？
断片化してしまった後でも、以下のように .copy() で再作成することで解消可能です：
df = df.copy()
これは、完全に再構築された連続したメモリブロックを持つ新しい DataFrame を作るため、パフォーマンスを改善できます。
✅ まとめ
-
問題の原因：
df[col] = ...を何度も繰り返すと、DataFrame が断片化して遅くなる。 -
推奨対策：必要な列をまとめて
pd.concat(..., axis=1)で追加。 -
追加対策：最終的に
df = df.copy()を呼んで断片化を解消する。
必要があれば、この修正を含むスクリプト全体の改善もお手伝いします。
user:
DataFrame の断片化について、もっと詳しく教えていただけませんか？
assistant:
もちろんです。pandas の「DataFrame の断片化（fragmentation）」について、仕組み・原因・影響・対策を順を追って詳しく解説します。
🔍 1. 断片化（Fragmentation）とは？
🔧 ざっくり言うと
DataFrame 内部のメモリ配置がバラバラになっている状態のことです。
📦 背景
pandas.DataFrame は内部的に「ブロック（blocks）」という仕組みでデータを管理しています。通常は1つの連続したメモリブロック（たとえば float64 型の列が一続き）で高速に処理されます。
しかし、次のような操作を繰り返すと…
for lag in range(1, 10):
df[f"x_lag{lag}"] = df["x"].shift(lag)
pandas は毎回新しい列を別のブロックとして追加していきます。これにより、内部でバラバラなブロックが多数できてしまい、「断片化」が発生します。
🚨 2. なぜ問題なのか？
✖ デメリット
- パフォーマンス低下：列アクセスや計算のたびに、複数のブロックを統合・探索するコストがかかる。
- メモリ効率が悪い：キャッシュミスが多くなり、CPUの処理速度も落ちる。
特にループや大量の列追加を含むデータ前処理では、断片化により処理時間が何倍にもなることがあります。
🧪 3. 実例と比較
❌ 悪い例（断片化を引き起こす）
for i in range(100):
df[f"new_col_{i}"] = df["x"] + i
✅ 良い例（一括追加で回避）
new_cols = [df["x"] + i for i in range(100)]
new_df = pd.concat(new_cols, axis=1)
new_df.columns = [f"new_col_{i}" for i in range(100)]
df = pd.concat([df, new_df], axis=1)
🔧 4. 対策と改善方法
✅ 対策1：pd.concat で一括列追加
# 悪い例：列を1つずつ追加
df["a"] = ...
df["b"] = ...
df["c"] = ...
# 良い例：一括で追加
df = pd.concat([df, a_col, b_col, c_col], axis=1)
✅ 対策2：断片化後に .copy() で再構築
df = df.copy()
これで内部的にブロックが再構築され、断片化が解消されます。
🧠 5. 内部情報（技術的背景）
-
DataFrameはBlockManagerを持っており、列のデータはblocksという内部リストに格納されます。 - 各ブロックは「同じ dtype の列」をグループ化したもの。
- 多くの
df[col] = ...は新しいブロックを作ってBlockManager.blocksに追加していく。
断片数の確認方法（非公式）
# pandas >= 1.4
df._data.nblocks # 現在のブロック数（多いと断片化している）
📌 6. まとめ
| 項目 | 内容 |
|---|---|
| 原因 |
df[col] = ... の繰り返し |
| 問題 | DataFrame 内部でメモリが断片化して遅くなる |
| 解決策 |
pd.concat で一括追加 / .copy() で再構築 |
| チェック方法 |
df._data.nblocks でブロック数確認（開発用途） |
ご希望であれば、こうした断片化を防ぐベストプラクティスを含んだテンプレートもお渡しします！
user:
ありがとうございます。先ほどのコード、実行はできますけどワーニングが出ますね。ワーニングで内容に修正できますか？
/tmp/ipython-input-10-3741890144.py:1: DeprecationWarning: DataFrame._data is deprecated and will be removed in a future version. Use public APIs instead.
df._data.nblocks # 現在のブロック数（多いと断片化している）
4
assistant:
はい、その通りです。df._data.nblocks は 非公開の内部API であり、現在は DeprecationWarning（非推奨警告）が出るようになっています。将来的に削除される予定のため、代替の安全な方法を使うことが推奨されます。
✅ 現在の警告内容
DeprecationWarning: DataFrame._data is deprecated and will be removed in a future version. Use public APIs instead.
🔍 代替手段（公式なもの）
残念ながら、現時点（pandas 2.x 以降）には「ブロック数（断片数）」を直接確認する公式な公開APIは存在しません。ただし、以下のような非公開APIを使わずに済ませる方法やワーニングを抑える方法はあります。
✅ 実質的な解決策：断片化の有無を間接的に判断
✔ 方法1：一度 .copy() して速度を見る（簡易ベンチマーク）
import time
start = time.time()
df = df.copy()
end = time.time()
print(f"copy() 実行時間: {end - start:.4f} 秒")
→ .copy() に数秒かかる場合は断片化していた可能性が高いです。
⚠ ワーニングを完全に回避したい場合の処理
✔ 方法2：警告を一時的に無視する（ただし推奨されません）
import warnings
with warnings.catch_warnings():
warnings.simplefilter("ignore", DeprecationWarning)
nblocks = df._data.nblocks
print(f"ブロック数: {nblocks}")
注意：これは教育・デバッグ目的には使えますが、本番コードでは避けた方がよいです。
🧠 補足：なぜ _data.nblocks が非推奨か？
-
_dataはBlockManager（内部構造）へのアクセス手段であり、pandasの将来的なリファクタで構造が変更される可能性があります。 -
pandasチームは「内部構造に依存せず、外部からは見えないようにする」方針を取っているためです。
📌 結論
| 対応内容 | 方法 |
|---|---|
| ワーニングの原因回避 |
_data.nblocks を使わない（非推奨API） |
| 代替案（推奨） |
.copy() の実行時間で断片化の影響を推定 |
| どうしても使う場合 |
warnings.catch_warnings() で一時的に抑制 |
✅ もしよろしければ
- あなたの処理全体に適した「断片化しないラグ列生成テンプレート」も提供できます。
-
.copy()のタイミングやベストなconcat方法も一緒に整理できます。
ご希望があればどうぞお知らせください！
user:
ありがとうございます。ここまでの話をブログにまとめたいので、タイトル案をいくつか提案してください。
assistant:
こちらこそ、ありがとうございます！以下に、今回の「DataFrameの断片化」に関する内容をブログ記事としてまとめる際のタイトル案をいくつかご提案します。
💡 DataFrame断片化の基本と対策に焦点を当てた案
- 「pandasの落とし穴：DataFrameの断片化とパフォーマンス低下の回避法」
- 「DataFrameが遅くなる理由とは？断片化の正体とその対処法」
- 「pandasで列を追加すると遅くなる？断片化の原因と防ぎ方」
- 「DataFrame._data.nblocksは使うな！断片化の検出と安全な対策」
- 「pandasで高速な列追加を実現する：断片化を避けるベストプラクティス」
🧪 内部構造の理解にフォーカスした案
- 「pandasの内部構造に迫る：DataFrameはなぜ断片化するのか？」
- 「DataFrameの裏側：断片化（Fragmentation）とBlockManagerの真実」
- 「非公開APIに頼らない！DataFrameの断片化を安全にチェックする方法」
🛠 実装やワーニング対策に焦点を当てた案
- 「DeprecationWarning対策と断片化回避のためのpandas活用術」
- 「DataFrame._data.nblocksの警告を回避しつつ、断片化を検出・対処する」
必要であれば、本文の構成案や冒頭文もお手伝いできます！お気に入りのタイトルがあれば教えてください。それをベースに記事の全体構成も一緒に作れます。
user:
「pandasで列を追加すると遅くなる？断片化の原因と防ぎ方」で行きたいと思います。最後に、ここまでの話の詳しいまとめを書いてください。
assistant:
承知しました！
それでは、記事タイトル「pandasで列を追加すると遅くなる？断片化の原因と防ぎ方」に沿って、ここまでの内容を詳しくまとめます。
pandasで列を追加すると遅くなる？断片化の原因と防ぎ方
はじめに
pandas で時系列や機械学習用の特徴量を作成するとき、ループ内で .shift() を使ってラグ変数を追加することが多いと思います。
ところが、こうしたコードを繰り返すうちに、パフォーマンスが急激に悪化することがあります。原因は「DataFrameの断片化（fragmentation）」です。
本記事では、pandasの内部構造に触れながら、断片化の原因・影響・確認方法・防ぎ方を解説します。
DataFrameの断片化とは？
pandas の DataFrame は、内部的に「ブロック（blocks）」という仕組みで列データを管理しています。これは、同じ型（例えば float64 や int64）の列がひとまとまりになっている、連続したメモリ領域です。
しかし、df[col] = ... を何度も繰り返すと、列ごとに異なるブロックが生成され、メモリの配置がバラバラになります。これが「断片化」と呼ばれる状態です。
断片化が引き起こす問題
断片化が進むと以下のような問題が生じます：
- 列アクセスや計算が遅くなる：ブロックをまたいで処理するため。
- メモリ使用効率が悪くなる：キャッシュヒット率が下がる。
- コードがパフォーマンス劣化の温床になる：特に大規模データで顕著。
典型的な悪い例：列追加の繰り返し
for lag in range(1, 11):
df[f"x_lag{lag}"] = df["x"].shift(lag)
このようなコードは、毎回 df に新しいブロックを追加しており、断片化が進行します。
断片化の確認方法（非公式）
df._data.nblocks
このコードで現在のブロック数（断片数）を取得できます。ただし _data は非公開APIであり、次のような警告が表示されます：
DeprecationWarning: DataFrame._data is deprecated and will be removed in a future version.
そのため、本番コードでは使用しない方が安全です。
推奨される対処法
✅ 1. 一括で列を追加する（pd.concat）
断片化を防ぐには、以下のようにラグ列などをまとめて作成し、一度に結合する方法が有効です。
lagged_cols = []
for lag in range(1, 11):
col = df["x"].shift(lag).rename(f"x_lag{lag}")
lagged_cols.append(col)
df = pd.concat([df] + lagged_cols, axis=1)
✅ 2. 最後に .copy() で断片化をリセット
もしすでに断片化が起きてしまった場合は、次のように新しい DataFrame を作成し直すことで解消できます。
df = df.copy()
これは pandas が内部的に新しいブロック構造を再構築するため、パフォーマンスの回復が期待できます。
補足：断片化の影響を体感する簡易ベンチマーク
import time
start = time.time()
df = df.copy()
end = time.time()
print(f"copy() 実行時間: {end - start:.4f} 秒")
この時間が長ければ、それだけ断片化の影響が強い可能性があります。
まとめ
| 項目 | 内容 |
|---|---|
| 原因 |
df[col] = ... の繰り返しによる内部ブロックの分裂 |
| 影響 | 列の追加・アクセス・演算が遅くなる |
| 回避法 |
pd.concat([...], axis=1) で一括追加する |
| 解消法 |
df = df.copy() で再構築する |
| 注意点 |
_data.nblocks は非公開API。今後のバージョンでは使えなくなる可能性あり。 |
おわりに
pandas は非常に強力なライブラリですが、内部構造に無頓着だと知らず知らずのうちにボトルネックを作ってしまうことがあります。
列を大量に追加するような処理では、今回紹介した断片化対策を意識するだけで、処理速度が何倍にも改善することがあります。
「なんか遅いな」と思ったら、df.copy() してみるのもひとつの手かもしれません。
ご希望があれば、このまとめを Markdown や Jupyter ノート形式に整えることもできます。お気軽にどうぞ！
user:
ありがとうございました！
assistant:
どういたしまして！いつも丁寧にやり取りしていただき、ありがとうございます 😊
また何か書きたい記事や解決したいPythonの課題があれば、いつでもお声かけください。
良い記事執筆を！✍✨