Pandas：为什么DataFrame.drop（标签）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，返回的数据帧正如我所期望的那样，除了index.name被删除。为什么会这样？

示例：

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'first'而是None。

Q1。是因为.drop（）方法返回一个具有的数据帧     默认情况下没有名称的新索引对象？ Q2。在那儿     无论如何要在drop操作期间将index.name保留为new     index仍然正确命名 - 它只是一个子集     原始索引

预期产出将是：

 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。