python - Pandas：为什么 DataFrame.drop(labels) 返回带有已删除标签名称的 DataFrame

Question

当我从 DataFrame 中删除一些变量时，除了 index.name 被删除时，dataframe 会按预期返回。为什么会这样？

例子：

test = pd.DataFrame([[1,2,3],[3,4,5],[5,6,7]], index=['a','b','c'], columns=['d','e','f'])
test

Out[20]:
second  d   e   f
first           
a   1   2   3
b   3   4   5
c   5   6   7
#test.index.name = first
#test.columns.name=second
In [27]:

test.drop(['b'])

Out[27]:
second  d   e   f
a   1   2   3
c   5   6   7

删除“b”后，返回的数据帧(index.name)不再是“第一”，而是“无”。

Q1。是因为该.drop()方法返回一个数据框，该数据框具有一个默认没有名称的新索引对象吗？
Q2。无论如何要保留index.name删除操作期间的操作，因为 newindex 仍然正确命名 - 它只是原始索引的一个子集

预期输出将是：

 Out[20]:
    second  d   e   f
    first           
    a   1   2   3
    c   5   6   7

Answer 1

实现预期行为的一种方法是：

row_name = test.index.name
test = test.drop('b')
test.index.name = row_name

但这并不理想。