scikit-bioでPandasを用いてancomという統計をしたい

Question

scikit-bioでPandasをもちいてancomという統計をしたいです．
(URL* http://scikit-bio.org/docs/0.5.6/generated/skbio.stats.composition.ancom.html#skbio.stats.composition.ancom)

リンク先の下に例があり，例通りに進めていくともちろんうまくいきます．
ですが，実際にもちいるデータ量はかなり膨大なので，csvファイルから読み込みたいとおもい，例と同じ値，index,columnsをエクセルで入力し，csvファイルとして入力しました．
加えてgroupingもcsvファイルに入力しておいた方が楽だとおもい，追加columnをつくり，s1-s3をTreatment群，s4-s6をplacebo群にしました．

ですが，tableに文字（Tratmentとplacebo)が入っているとうまく結果がでません．
なので，columns_nameをgroupとし，Treatment群を1，placeboを2と数値として入力して必要なところは変えて実行したところ，うまく実行はできましたが，結果が例とは異なりました．

例では
ancom_df, percentile_df = ancom(table, grouping)
ancom_df['W']
b1 0
b2 4
b3 0
b4 1
b5 1
b6 0
b7 1
Name: W, dtype: int64

となるのですが，csvにgroupを追加すると
ancom_df, percentile_df = ancom(table, grouping)
ancom_df['W']
group 4
b1 0
b2 3
b3 0
b4 2
b5 2
b6 0
b7 2
Name: W, dtype: int64
となります．ここの結果が異なるだけで，以降の結果は同じになりました．

ですが気持ち悪いのでなんとか解決したいです．
おそらく，groupを数値にしたために，結果がことなると考えられます．

理想はTreatmentとplaceboをcsvファイルに入力して同じ結果をだしたいです．
というのも実際に使うデータはサンプル数が100以上なので例のようなgroupingは実現的ではないからです．

python,pandasなど全てにおいてまた学習して1ヵ月ぐらいの超初心者でこんなことやるレベルではないのは承知の上で質問させていただきました．
どうかアドバイスいただければ幸いです．

長文失礼いたしました．よろしくお願い申し上げます。