pandas如何设置multi index的现有列作为索引

你可以使用Pandas中的set_index函数，将现有的列作为索引。例如，如果你的DataFrame中有两个列叫做'col1'和'col2'，并且你希望将它们作为多级索引的级别一和二，可以使用以下代码：

df.set_index(['col1', 'col2'])

注意，set_index函数可以接受一组列名的列表作为参数，这里使用了一个包含两个元素的列表。这个函数会返回一个新的DataFrame，新的索引将由这些列组成。如果你希望在原始DataFrame上直接修改索引，可以将`inplace=True`作为参数传递给set_index函数。

相关问题

pandas里面multiindex怎么提取一级索引

您可以使用 `get_level_values()` 方法来提取一级索引。例如，如果您的多级索引是 `df`，并且您想要提取第一级索引，您可以使用以下代码：

df.index.get_level_values(0)

这将返回一个包含第一级索引值的 Pandas Series。

pandas有multi index保存到excel时如何删除自动生成的行、列索引

可以使用pandas的to_excel()函数中的参数index和header来控制是否保存行索引和列索引。具体而言，在保存Excel文件之前，通过MultiIndex对象的droplevel()方法来删除多级索引的一层或多层，然后再指定index和header参数来控制是否保存剩余的索引。例如，以下代码可以将多级索引df中的第一个级别删除后保存到Excel文件：

df.to_excel('data.xlsx', index=True, header=True)

其中，index=True表示保存行索引，header=True表示保存列索引。如果想删除一层索引，可以使用以下代码：

df.columns = df.columns.droplevel(0)  # 删除第一个级别的列索引
df.to_excel('data.xlsx', index=True, header=True)

如果想删除多层索引，可以连续调用droplevel()方法，例如删除前两层索引：

df.columns = df.columns.droplevel([0, 1])  # 删除前两个级别的列索引
df.to_excel('data.xlsx', index=True, header=True)

以上就是处理pandas的multi index保存到excel时删除自动生成的行、列索引的方法。