Pandas: ドロップでset_indexが機能しない

thx、それはバグのようです。 入力が元の列からスライスされたSeries場合、対応する列を削除する必要があります。

列名を渡せば問題なく動作します。

dtf.set_index('DATE_TIME', drop=True, inplace=True)
dtf.columns
# Index(['A'], dtype='object')

バグではありません-これはset_indexの保証に違反します

ここに実際の列を渡すことは無効です-

実際にインデックスを割り当てるのと同じではありません

これを機能させようとするPRがありますが、本質的にあいまいです

これについて警告できるかどうかさえわかりません
（インプレースとドロップを使用するのはエラーだと思いますが）

バグではありません-これはset_indexの保証に違反します

set_indexの保証について詳しく教えてください。 特にdrop=Trueを使用していて、何らかの理由でドロップが許可されていないか不可能な場合でもエラーが発生しない場合は、混乱を招きます。

@michaelaye

キーのリストを渡すとき、それは定義によってインデックスを設定します。 しかし、おそらく[58]は[57]の実際の結果であると考えることができます。

In [55]: df = pd.DataFrame({'A':range(2),'B':range(2),'C':range(2)})

In [56]: df
Out[56]: 
   A  B  C
0  0  0  0
1  1  1  1

In [57]: df.set_index(['A','B'])
Out[57]: 
     C
A B   
0 0  0
1 1  1

In [58]: df.index=['A','B']

In [59]: df
Out[59]: 
   A  B  C
A  0  0  0
B  1  1  1

In [54]: DataFrame.set_index?
Signature: DataFrame.set_index(self, keys, drop=True, append=False, inplace=False, verify_integrity=False)
Docstring:
Set the DataFrame index (row labels) using one or more existing
columns. By default yields a new object.

Parameters
----------
keys : column label or list of column labels / arrays
drop : boolean, default True
    Delete columns to be used as the new index
append : boolean, default False
    Whether to append columns to existing index
inplace : boolean, default False
    Modify the DataFrame in place (do not create a new object)
verify_integrity : boolean, default False
    Check the new index for duplicates. Otherwise defer the check until
    necessary. Setting to False will improve the performance of this
    method

Examples
--------
>>> indexed_df = df.set_index(['A', 'B'])
>>> indexed_df2 = df.set_index(['A', [0, 1, 2, 0, 1, 2]])
>>> indexed_df3 = df.set_index([[0, 1, 2, 0, 1, 2]])

Returns
-------
dataframe : DataFrame

これを修正する計画はありますか？