df = df.set_index(keys=["year", "month"])

这段代码是将 DataFrame 的两列数据作为行索引，其中 `keys=["year", "month"]` 表示将 DataFrame 中的 `"year"` 和 `"month"` 两列作为行索引的两个层级，从而形成一个多层次索引。

这样做的好处是可以更方便地对数据进行分组、筛选和聚合操作。例如，如果想要按照年份进行分组，可以使用 `df.groupby("year")`；如果想要选择某个特定的月份的数据，可以使用 `df.loc[(year, month)]`，其中 `year` 和 `month` 分别是想要选择的年份和月份的值。

需要注意的是，如果原来的 DataFrame 中已经有了行索引，那么这个操作会替换掉原来的行索引，如果想要保留原来的行索引，可以先使用 `reset_index()` 将行索引转成列，然后再使用 `set_index()` 将新的索引设置为行索引。