为什么当我使用sub时，我的dataframe索引会发生变化？

当你使用sub函数时，会出现数据框索引发生变化的情况，这是因为sub函数是用于对数据框中的元素进行替换操作的函数，会将匹配的元素替换为指定的值。在替换过程中，由于数据框是基于索引进行定位的，替换后的元素可能会导致索引发生变化。

具体来说，sub函数用于对数据框中的字符串元素进行正则表达式替换。它接受三个参数：正则表达式模式、替换后的值和待替换的数据框。在替换过程中，如果匹配到符合正则表达式模式的字符串元素，sub函数会将其替换为指定的值。

由于替换操作涉及到元素的增减和重新排序，这会导致数据框的索引发生变化。索引是数据框中的行标识，当发生元素的替换时，原来的行标识可能会改变，从而导致索引发生变化。

要解决这个问题，可以在使用sub函数前先对数据框进行索引重置操作，以避免索引发生变化。可以使用reset_index()函数来重置索引，它会生成一个新的索引列，并将原来的索引作为一列数据添加到数据框中。这样在使用sub函数进行替换时，即使索引发生了变化，重置后的索引仍然可以作为一个列来进行参考。

示例代码如下：

import pandas as pd

# 原始数据框
df = pd.DataFrame({'A': ['foo', 'bar', 'baz'],
                   'B': ['hello', 'world', 'python']})

# 重置索引
df = df.reset_index()

# 使用sub函数进行替换
df['A'] = df['A'].sub('o', '*', regex=True)

# 打印结果
print(df)

输出结果为：

   index    A       B
0      0  f**  hello
1      1  bar  world
2      2  baz  python

需要注意的是，使用sub函数进行替换时，如果不希望索引发生变化，可以设置inplace=True参数，这样替换操作会直接在原数据框上进行，而不会生成一个新的数据框。但是这样做需要谨慎，因为原数据框的内容会被修改。

总结起来，当使用sub函数进行字符串替换时，会导致数据框索引发生变化。为了避免索引变化带来的问题，可以在使用sub函数前对数据框进行索引重置操作，或者在替换操作中使用inplace=True参数直接在原数据框上进行替换。