如何在pandas dataframe中使用set_levels()在drop()之后？可能的错误？

Question

我有一个复杂的多索引数据帧，我想更改一些列名。我使用set_levels（）来实现这一点，它是有效的。你知道吗

但是，如果在使用set\u levels（）函数之前，我使用drop（）删除了一些不需要的列，那么set\u levels（）会给我一个奇怪的错误。我已经尝试了一个基本的例子，在那里它的工作，所以我不知道什么是特别在我的具体数据帧。你知道吗

我尝试使用reindex（）和copy（）使用临时中间数据帧，但没有解决问题。你知道吗

这是已知的错误吗？你知道吗

以下是更详细的问题：

我的数据帧：

balanceData_a1b

（屏幕2100列中的not与2015列相同）

如果我使用set_levels（）来更改第一列，它将正常工作：

balanceData_a1b.columns.set_levels([ [2015, 2100], ['changed_name','dt','rev','rt_in','rt_out','sa','st','avg_price']], inplace=True)

相反，如果在运行set\u levels（）之前，我删除了“rev”列，则会出现以下错误：

balanceData_a1b.drop([(2015,'rev')],axis=1, inplace=True) 
balanceData_a1b.drop([(2100,'rev')],axis=1, inplace=True)
balanceData_a1b

balanceData_a1b.columns.set_levels([ [2015, 2100], ['changed_name','dt','rt_in','rt_out','sa','st','avg_price']], inplace=True)
# notice that compared to the first attempt I removed here the 'rev' column, as I dropped it

我注意到，当我删除列时，dataframe显示时没有“rev”删除的列，但columns属性仍然显示它们：

balanceData_a1b.columns 

这是预期的行为吗（例如，由于某些缓存？）如果是，如何更新列索引？你知道吗