pandas 3.0正式リリース、CoW全面採用で何が変わる？　既存コードと移行判断の要点：Deep Insider Brief ― 技術の“今”にひと言コメント

Pythonの代表的データ分析ライブラリ「pandas 3.0」が公開された。Copy-on-Write（CoW）のデフォルト化を中心に挙動が大きく変わっており、既存コードへの影響と、今後の選択判断が重要になる。

» 2026年02月06日 05時00分公開

[一色政彦，デジタルアドバンテージ]

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　Pythonの定番データ分析ライブラリ「pandas」が、大きな転換点となるv3メジャーアップデートを迎えた。pandas 3.0.0は2026年1月22日（日本時間）に正式リリースされたが、従来の書き方がそのまま通らない変更も一部含まれている。

pandas 3.0で最も注意すべき変更ポイント

　今回のバージョン3.0（v3）で最も注目すべき変更が、Copy-on-Write（コピー・オン・ライト：CoW）の完全デフォルト化である。

　v3のCoWでは、DataFrame（表データ）やSeries（1次元データ）に対する操作について、「どの処理が元データを変更するのか」が明確に定義されるようになった。これにより、これまであいまいだった連鎖代入（chained assignment）の挙動が整理され、「どこを変更したいのか」が分からない書き方では、元データを変更できない仕様となっている。

　上の図は、その挙動の違いが結果として表れる代表的な例である。図のコードは、以下のように明示的に書き換えることで、意図した処理を実現できる。

source_df.loc[source_df["A"] > 0, "B"] = 999
source_df

pandas 3.0で推奨される明示的な代入方法

――ここからは『Deep Insider Brief』恒例の“ひと言コメント”として、今回の発表内容をあらためて整理しながら、技術の“今”をもう一歩踏み込んで見ていく。

　Deep Insider編集長の一色です。こんにちは。

　pandasを日常的に利用している人は多いと思いますが、教科書的なコンテンツや、生成AIによるコード生成においても、pandasが前提として使われる状況は、2026年2月の現時点でも大きくは変わっていないでしょう。

　一方で、先進的な開発者やデータ分析者の間では、より高速に処理できる類似ライブラリとして、Polarsを推す声が目立つようになっています。私自身も、ついpandasを使ってしまう場面は多いものの、ゼロから設計するのであれば、基本的にはPolarsを選ぶべきだろうと考えています。

　pandasが、AIや機械学習、データサイエンス、データ分析の分野に長年にわたって果たしてきた役割は非常に大きく、その功績には大いに敬意を払うべきです。ただし、今回のような設計変更を含むアップデートが、結果としてPolarsへの移行をさらに後押しする可能性があると考えると、個人的には少し複雑な気持ちもあります。

　実際に、海外掲示板のredditのスレッドや、Hacker Newsのスレッドを見ても、「性能や並列処理を重視するならPolarsを選ぶべきだ」という意見が数多く見られます。中には、「これほど破壊的な変更があるなら、いっそPolarsへ移行した方が幸せになれる」という、かなり踏み込んだ意見もあります。

　私の考えとしては、数年かけて積み上げてきた社内コードや周辺ライブラリ、運用ノウハウがある場合には、まずはpandas 3.0への「安全な移行」を優先すべきだと思います。一方で、パフォーマンスを重視するプロジェクトや、新たに設計する分析基盤であれば、Polarsへかじを切るには、今が一つの良い機会だと考えています。

　以下では、公式情報を基に、pandas 3.0で導入された主な更新内容を整理する。