df.set_index(keys, drop=True, append=False, inplace=False, verify_integrity=False)

`df.set_index(keys)` 是 pandas 中 DataFrame 对象的一个方法，用于设置或改变 DataFrame 的索引。它接受以下几个参数：

1. **keys**：列名或列表或数组，这些列将成为新的行索引。如果是 Series 或者列表，它们将被转换为 Index。

2. **drop**：布尔值，默认为 True，表示是否在设置索引后删除原键列。如果为 False，则保留原键列作为 DataFrame 的列。

3. **append**：布尔值，默认为 False，若为 True，则在当前索引基础上追加 keys 列，形成 MultiIndex。

4. **inplace**：布尔值，默认为 False，如果设置为 True，会在原始 DataFrame 上进行修改，而非创建新的 DataFrame。

5. **verify_integrity**：布尔值，默认为 False，当索引设置成功后，检查新索引是否有重复值。如果有，会抛出 ValueError。

此方法通常用于重塑 DataFrame 的结构，比如将一列或多列变成行索引，以便更直观地处理分组、过滤等操作。例如：

df.set_index('column_name')

这会使 'column_name' 成为 DataFrame 的新索引。

相关问题

df.set_index

`df.set_index()` 是 pandas 库中的一个函数，用于将 DataFrame 中的一列或多列设置为索引（index）。具体使用方式如下：

df.set_index(keys, drop=True, append=False, inplace=False, verify_integrity=False)

其中，参数解释如下：

- `keys`: 设置为索引的列名或列名列表。
- `drop`: 是否在 DataFrame 中删除这些列，默认为 True。
- `append`: 是否将这些列追加到现有索引中，默认为 False。
- `inplace`: 是否在原 DataFrame 上进行修改，默认为 False。
- `verify_integrity`: 是否检查新索引的唯一性，默认为 False。

例如，将 DataFrame 中 "column_name" 列设置为索引：

df.set_index("column_name")

如果要设置多列为索引，可以传入列名列表：

df.set_index(["column1", "column2"])

如果要在原 DataFrame 上进行修改，可以将 inplace 设置为 True：

df.set_index("column_name", inplace=True)

df.set_index用法

set_index() 是 pandas 库中的一个函数，用于将一个或多个列设置为数据框的索引。具体用法如下：

df.set_index(keys, drop=True, append=False, inplace=False, verify_integrity=False)

其中，参数含义如下：
- keys：要设置为索引的列名或列名列表。
- drop：是否将列删除，默认为 True。
- append：是否保留现有索引并将 keys 追加为多级索引，默认为 False。
- inplace：是否直接在原始数据上进行修改，默认为 False。
- verify_integrity：是否检查新索引是否唯一，默认为 False。

例如，将数据框 df 中的列 A 设置为索引：

df.set_index('A')

如果同时设置多个列为索引，可以传入列名列表：

df.set_index(['A', 'B'])

注意，如果列中存在重复值，需要将 verify_integrity 参数设置为 True，否则会报错。