(AI) FutureWarning: A value is trying to be set on a copy of a DataFrame or Series through chained assignment using an inplace method.The behavior will change in pandas 3.0

🐶 에러

데이터 전처리에서, 특정 컬럼에 대한 결측치 대체값 처리 과정 속에서 다음과 같은 에러가 발생했다.

✔️ 입력
df['CRIM'].fillna(df['CRIM'].median(), inplace=True)

✔️ 에러
FutureWarning: A value is trying to be set on a copy of a DataFrame or Series through chained assignment using an inplace method.
The behavior will change in pandas 3.0. This inplace method will never work because the intermediate object on which we are setting values always behaves as a copy

 

🐶 내용

1. Pandas의 FutureWarning 으로, DataFrame을 수정하는 코드에서  "체이닝(chaining)" 문제가 있을 때 발생
✔️ 체이닝(chaining) 문제 
 - Pandas 코드에서 메서드 체인 방식으로 데이터를 수정하거나 선택할 때 발생하는 문제
 - 데이터프레임의 뷰(view)와 복사본(copy) 사이의 불명확한 동작 때문에 발생
 - 데이터의 예상치 못한 수정, 성능 저하 발생
 - SettingWithCopyWarning 또는 FutureWarning 같은 경고를 유발

2. inplace=True는 Pandas 3.0에서 더 이상 지원되지 않을 예정
✔️ 이유
 - 코드의 명확성, 데이터 복사와 뷰의 불명확성, 일관성 문제 해결
 - 데이터 복사와 뷰(View) 사이의 혼란
  >  Pandas에서 inplace=True는 DataFrame이나 Series를 "원본"에서 수정한다고 알려져 있지만
     실제로는 그렇지 않을 수도 있음.
  > Pandas는 내부적으로 복사를 할 때와 뷰를 생성할 때가 있어,
     사용자가 의도하지 않은 동작을 유발할 가능성이 있음
 - Pandas API의 일관성 유지
  > Pandas의 많은 함수들은 원본 데이터를 수정하지 않고 새 데이터를 반환하는 방식으로 작동
  > inplace=True 는 일부 함수에서만 동작하기 때문에 일관성이 떨어짐
 - 에러를 감지하고 디버깅하기 어려움
  > 중간 결과를 확인하거나 데이터가 정확히 어떻게 수정되었는지 추적하기 어려워짐
  > 복잡한 데이터 전처리 과정에서 문제가 될 수 있음

 

🐶 조치

1. 명시적으로 열을 수정하기
df['CRIM'] = df['CRIM'].fillna(df['CRIM'].median())

2. loc 를 사용하여 명시적으로 수정
df.loc[:, 'CRIM'] = df['CRIM'].fillna(df['CRIM'].median())