Pandas .sort_values()排序后DataFrame值错乱、report_id消失问题求助

我用Pandas加载包含report_id、when、what三列的short_desc.csv，先执行了以下预处理代码：

import pandas as pd

# 读取csv文件
shortDesc = pd.read_csv('short_desc.csv') 

# 筛选report_id为数字且非空的记录
shortDesc = shortDesc[shortDesc['report_id'].str.isdigit().notnull()]

# 将when列的UNIX时间戳转换为datetime格式
shortDesc['when'] = pd.to_datetime(shortDesc['when'], unit='s') 

预处理完成后，数据显示一切正常。

之后我想通过按when列排序再去重的方式，保留每个report_id对应的最新记录，代码如下：

shortDesc = shortDesc.sort_values(by='when').drop_duplicates(['report_id'], keep='last') 

但单独调用shortDesc.sort_values(by=['when'], inplace=False)时，出现了异常：

• what列的数值出现跨列错乱的情况
• report_id列的值直接消失了

奇怪的是，另一个结构相同的DataFrame（仅删除了what列）使用完全相同的代码，却能得到正确结果。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者Master Oogway