Pandas 2.0でのModuleNotFoundError: pandas.core.indexes.numericエラーの解決方法

問題概要

Pandas 1.xで作成・保存したDataFrameファイルをPandas 2.0以上の環境で読み込もうとすると、以下のエラーが発生するケースがあります：

ModuleNotFoundError: No module named 'pandas.core.indexes.numeric'

このエラーは特に、以下の操作時に発生します：

• df.indexのようなインデックス操作を実行する場合
• MetaflowやJoblibなどのツールを使用して保存済みのアーティファクトを読み込む場合
• pickle.load()を使用して古いDataFrameファイルを読み込む場合

根本原因

Pandas 2.0で内部モジュール構造が変更され、後方互換性が損なわれたため発生します。具体的には：

1. Pandas 1.xで保存されたオブジェクトは古いモジュールパス(pandas.core.indexes.numeric)を参照
2. Pandas 2.0以降ではこのモジュールが削除/移動され、参照エラーが発生

効果的な解決策

🛠 解決策1: pandas.read_pickle()を使用する

最も推奨される方法です。Pandasが提供する互換性レイヤーを利用します：

import pandas as pd

# pandasのメソッドを使ってファイルを読み込み
df = pd.read_pickle("file.pkl")  # 相対パスか絶対パスを指定

補足：絶対パス取得方法

スクリプトの場所に依存しない処理が必要な場合：

import os
import pandas as pd

current_dir = os.path.abspath(os.getcwd())
file_path = os.path.join(current_dir, 'file.pkl')
df = pd.read_pickle(file_path)

⚠️ 解決策2: Pandasをダウングレード (一時的な対策)

既存コードを変更できない場合の応急処置として有効です：

pip install "pandas<2.0.0"  # Pandas 1.x系を再インストール

WARNING

この方法の注意点：

• 長期運用には推奨されない一時的な解決策
• 古いバージョンのセキュリティリスクや機能制限を承知の上で使用
• 依存ライブラリ間のバージョン競合を引き起こす可能性あり

🔧 解決策3: 互換用ローダーを使用

内部APIですが、特定ケースで有効な方法です：

import pandas as pd

df = pd.compat.pickle_compat.load('file.pkl')

注意事項

• pd.compatモジュールは非公開APIのため将来のバージョンで削除される可能性
• レガシーシステム対応などの特別な場合のみ使用を検討

🔍 解決策4: 環境再構築

ライブラリの依存関係が複雑な場合に効果があるケースが報告されています：

1. 関連ライブラリを再インストール:

   pip install prefect simple_salesforce joblib --upgrade

2. 環境クリーンアップ後に再試行

根本的な解決のためのベストプラクティス

1. ファイル保存方法の統一:

   # 古い方法 (非推奨)
   import pickle
   with open('df.pkl', 'wb') as f:
       pickle.dump(df, f)
   
   # 新しい方法 (推奨)
   df.to_pickle('df.pkl')  # Pandasメソッドで保存

2. バージョン管理戦略:

   • プロジェクトごとにrequirements.txtで固定バージョンを指定
   • メジャーバージョンアップ時にはデータ形式の互換性を検証

3. 継続的なアップグレード:

   # 互換性を維持しながら段階的アップグレード
   pip install pandas --upgrade  # 最新版へ

まとめ

手法	使いやすさ	持続性	推奨度
pd.read_pickle()	★★★★☆	★★★★★	高
Pandasダウングレード	★★★☆☆	★☆☆☆☆	低
互換用ローダー	★★☆☆☆	★★☆☆☆	中
環境再構築	★☆☆☆☆	-	状況依存

最適な解決フロー：

1. まずpd.read_pickle()を試す
2. 失敗したら互換用ローダーを試す
3. 緊急時のみダウングレードを検討
4. 中長期的には全環境でPandasバージョンを統一

最終的な根本解決には、すべての環境でPandasバージョンを統一し、再保存することが最善策です。特にチーム開発やプロダクション環境では、バージョン管理を徹底することでこの種の問題を予防できます。