raw.set_index

`raw.set_index` 是 Pandas DataFrame 对象的方法之一，用于将一个或多个列作为索引，创建一个新的 DataFrame。它可以将 DataFrame 中的某一列或多列作为索引，并返回一个新的 DataFrame 对象。例如，`raw.set_index('column_name')` 将会返回一个以 'column_name' 列为索引的新 DataFrame 对象。如果需要将多个列作为索引，可以传递一个列名称列表，例如 `raw.set_index(['column1', 'column2'])`。`set_index` 方法还支持多级索引，即将多个列作为索引。

相关问题

raw_ch_df = raw.to_data_frame(scaling_time=100.0)[select_ch] raw_ch_df = raw_ch_df.to_frame() raw_ch_df.set_index(np.arange(len(raw_ch_df)))解释这段代码

这段代码的作用是将原始数据(raw)按照指定的时间缩放(scaling_time=100.0)，然后选择其中的某些列(select_ch)，并将其转换为数据框(raw_ch_df)，最后将数据框的索引设置为从0开始的连续整数。

for i in range(len(psg_fnames)): raw = read_raw_edf(psg_fnames[i], preload=True, stim_channel=None) sampling_rate = raw.info['sfreq'] raw_ch_df = raw.to_data_frame(scaling_time=100.0)[select_ch] raw_ch_df = raw_ch_df.to_frame() raw_ch_df.set_index(np.arange(len(raw_ch_df)))解释这行代码

这行代码是使用 Python 语言编写的，使用了一个 for 循环来遍历一个名为 psg_fnames 的列表，其中每个元素都是一个 PSG 文件的文件名。在循环中，使用 read_raw_edf 函数读取 PSG 文件，并将其预加载到内存中。然后，从读取的数据中获取采样率，并使用 to_data_frame 函数将所选通道的原始数据转换为 Pandas 数据帧。最后，使用 set_index 函数将数据帧的索引设置为一个新的整数数组。