環境

Python 3.11.2
pandas 2.0.2

起きたこと

列がMultiIndexで、列名がソートされていないDataFrameがあります。

In [474]: df = pandas.DataFrame({("x","a"):[1,2,3],("y",""):["a","b","b"],("x","b"):[5,6,7]})

In [481]: df
Out[481]: 
   x  y  x
   a     b
0  1  a  5
1  2  b  6
2  3  b  7

このDataFrameに対して列"y"をキーにしてgroupbyで演算すると、PerformanceWarningが発生しました。

In [485]: tmp = df.groupby("y")

In [486]: tmp.sum()
<ipython-input-486-d2970d0aff60>:1: PerformanceWarning: dropping on a non-lexsorted multi-index without a level parameter may impact performance.
  tmp.sum()
Out[486]: 
   x    
   a   b
y       
a  1   5
b  5  13

「level引数なしでソートされていない"multi-index"を削除した」とみなされたようです。
明示的に列を削除している訳ではありませんが、pandas.core.groupby.DataFrameGroupBy.sum関数からpandas.DataFrame.drop関数が呼ばれていました。

具体的な関数呼び出しは以下の通りです。

pandas.core.groupby.DataFrameGroupBy.sum -> pandas.core.groupby.DataFrameGroupBy._reindex_output -> pandas.DataFrame.drop

対策

groupbyに"y"ではなく("y","")を指定すれば、PerformanceWarningは発生しません。

In [476]: df.groupby(("y","")).sum()
Out[476]: 
       x    
       a   b
(y, )       
a      1   5
b      5  13

またメッセージ通り、列がソートされていればPerformanceWarningは発生しません。

In [477]: df1 = pandas.DataFrame({("x","a"):[1,2,3],("x","b"):[5,6,7],("y",""):["a","b","b"]})

In [478]: df1
Out[478]: 
   x     y
   a  b   
0  1  5  a
1  2  6  b
2  3  7  b

In [480]: df1.groupby("y").sum()
Out[480]: 
   x    
   a   b
y       
a  1   5
b  5  13

補足

groupbyに"y"を渡したときと("y","")を渡したときで、なぜ挙動が違うのかを教えてもらいました。