python重新设置某两列为行索引

可以使用 pandas 库中的 set_index() 方法来重新设置某两列为行索引。假设我们有一个名为 df 的 DataFrame，其中包含三列 A、B 和 C，现在想要将 A 和 B 这两列设置为行索引，可以使用以下代码：

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

这将重新设置 DataFrame 的索引，使其由 A 和 B 两列组成。如果想要保留 C 列，则可以使用以下代码：

df = df.set_index(['A', 'B'], append=True)

这将在现有索引的基础上添加 A 和 B 列作为新的多级索引，并保留 C 列。

相关问题

设置dataframe某一列为行索引

可以使用`set_index()`函数将DataFrame的某一列设置为行索引。例如，假设你有以下DataFrame：

import pandas as pd

df = pd.DataFrame({'A': [1, 2, 3, 4],
                   'B': [5, 6, 7, 8],
                   'C': ['a', 'b', 'c', 'd']})

你可以使用`set_index()`函数将列'C'设置为行索引：

df.set_index('C', inplace=True)

这将返回一个新的DataFrame，其中行索引为列'C'的值。如果你想在原始DataFrame上更改索引，可以将`inplace`参数设置为True。

python以某几列为索引建立多级索引

你可以使用 `set_index` 函数来以某几列为索引建立多级索引。下面是一个示例：

import pandas as pd

# 创建示例数据
data = {
    'A': [1, 1, 2, 2],
    'B': [1, 2, 1, 2],
    'C': [10, 20, 30, 40],
    'D': [100, 200, 300, 400]
}

df = pd.DataFrame(data)

# 以列'A'和列'B'为索引建立多级索引
df_multiindex = df.set_index(['A', 'B'])

print(df_multiindex)

这将以列'A'和列'B'作为索引，创建一个多级索引的 DataFrame。你可以根据需要选择要作为索引的列。