Реальная обратная сторона установки всего как индекса глубоко скрыта в документах расширенного индексирования Pandas: индексирование может изменить dtype столбца, для которого установлено значение index .Я ожидаю, что вы столкнетесь с этой проблемой до того, как реализуете ожидаемое повышение производительности.
Что касается этого повышения производительности, вы платите за предварительное индексирование при создании объекта Series, независимо от того, устанавливаете ли вы его явно.AFAIK Pandas индексирует все по умолчанию.И, как пишет Джейк ВандерПлас в своей превосходной книге:
Если Серия - это аналог одномерного массива с гибкими индексами, DataFrame - это аналог двумерного массива синдексы строк и гибкие имена столбцов.Точно так же, как вы можете думать о двумерном массиве как о упорядоченной последовательности выровненных одномерных столбцов, вы можете думать о DataFrame как о последовательности выровненных объектов Series.Здесь под «выровненным» мы подразумеваем, что они имеют один и тот же индекс.- Джейк ВандерПлас, Python Data Science Handbook
Итак, причина для того, чтобы установить что-то в качестве индекса, состоит в том, чтобы вам было легче работать с вашими данными или поддерживать вашишаблон доступа к данным, необязательно для оптимизации производительности, такой как индекс базы данных.