df.set_index()未按预期工作：索引设置与行删除异常问题

我明白你的困扰——你已经把DataFrame的索引设置为名为index的列，想要通过这个索引来删除行，同时让Barangay列作为普通特征列而非索引，但目前删除操作还是默认参考Barangay列，甚至尝试删除索引[0,1]的行时还报错。咱们一步步来搞定这个问题：

1. 先确认索引是否真的设置成功 #

有时候可能设置索引的操作没生效，或者之前Barangay就是索引没重置，导致你的设置被覆盖。先检查当前DataFrame的索引：

print(df.index)

如果输出不是你期望的index列内容，那得重新正确设置索引：

• 如果Barangay之前是索引，先把它变回普通列：

  # 重置索引，把原索引（Barangay）转为普通列
  df = df.reset_index()
  

• 再将index列设置为索引：

  # 方法1：返回新的DataFrame，不修改原数据
  df = df.set_index('index')
  # 方法2：直接修改原DataFrame
  df.set_index('index', inplace=True)
  

2. 正确通过新索引删除行 #

当索引成功设置为index列后，就可以用drop()方法指定索引值来删除行了：

# 删除索引值为0和1的行
df.drop([0, 1], inplace=True)

如果之前报错，大概率是因为你尝试删除的索引值（比如0、1）在当前索引里不存在——比如之前Barangay是索引，它的值不是数值型的0、1，所以找不到对应行。现在用正确的索引值就能解决这个问题。

3. 确认Barangay是普通特征列 #

设置完索引后，你可以检查一下列列表，确保Barangay在其中：

print(df.columns)

只要它出现在输出的列名里，就说明它已经是普通特征列，不会被当作索引来使用了。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者olbinado11