df.set_index的参数有哪些

`set_index()` 方法是 Pandas 中用于更改 DataFrame 索引的方法。它的主要参数是 `keys`，它指定要用作索引的列或列的名称。除了 `keys` 参数之外，还有其他的参数可以用于 `set_index()` 方法，例如：

- `drop`：默认为 False，如果设置为 True，则从 DataFrame 中删除指定的列，即使该列没有被设置为索引。
- `append`：默认为 False，如果设置为 True，则将新的索引添加到现有索引上，创建层次化索引。
- `inplace`：默认为 False，如果设置为 True，则修改原始 DataFrame，否则返回新的 DataFrame。

这里是一个示例：

import pandas as pd

# 创建一个 DataFrame
data = {'name': ['Alice', 'Bob', 'Charlie', 'David'],
        'age': [25, 30, 35, 40],
        'city': ['New York', 'Paris', 'London', 'Berlin']}
df = pd.DataFrame(data)

# 将 'name' 列设置为索引
df.set_index('name', inplace=True)

print(df)

输出结果：

         age      city
name                 
Alice     25  New York
Bob       30     Paris
Charlie   35    London
David     40    Berlin

在这个例子中，我们将 'name' 列设置为索引，并使用 `inplace=True` 参数修改原始 DataFrame。