dataframe index set_levels

`set_levels()`是一个Pandas函数，用于为MultiIndex对象的某个级别设置新的唯一标签。它的语法如下：

dataframe.set_levels(levels, level, inplace=False)

其中，`levels`是一个列表或数组，包含新的唯一标签；`level`是要设置新标签的级别的索引或名称；`inplace`是一个布尔值，指示是否在原地修改数据帧。

下面是一个示例，演示如何使用`set_levels()`函数：

import pandas as pd

# 创建一个MultiIndex对象
arrays = [list('aabbaabb'), list('11223344')]
index = pd.MultiIndex.from_arrays(arrays, names=('first', 'second'))

# 创建一个数据帧
df = pd.DataFrame({'A': [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8]}, index=index)

# 输出原始数据帧
print(df)

# 设置第一级别的新标签
df.index.set_levels(['x', 'y'], level=0, inplace=True)

# 输出修改后的数据帧
print(df)

输出结果如下：

            A
first second   
a     1      1
      1      2
b     2      3
      2      4
a     3      5
      3      6
b     4      7
      4      8
            A
first second   
x     1      1
      1      2
y     2      3
      2      4
x     3      5
      3      6
y     4      7
      4      8

可以看到，`set_levels()`函数成功地将第一级别的标签从'a'和'b'修改为'x'和'y'。