怎么将数据框中一列设置为索引，另外3列设置为该索引对应的列表，构成一个字典，删去另外三列的索引，不删对应值

你可以在使用 `set_index` 方法将一列设置为索引后，使用 `to_dict` 方法将其转换为字典。为了不删对应值，你可以在转换为字典后，使用字典推导式将三个列转换为元组，然后再将元组作为字典的值。代码如下：

import pandas as pd

# 假设数据框为 df，将列 A 作为索引，列 B、C、D 分别对应的列表构成字典
result_dict = df.set_index('A')[['B', 'C', 'D']].to_dict('index')

# 将 B、C、D 转换为元组，作为字典的值
result_dict = {k: (v['B'], v['C'], v['D']) for k, v in result_dict.items()}

这里使用了和上面一样的方法将列 A 设置为索引，然后使用了 to_dict 方法将数据框转换为字典。to_dict 方法的参数 'index' 表示以索引为键，列名为值构成字典。最后得到的 result_dict 是一个嵌套字典，其中外层字典的键是索引值，值是一个字典，这个字典的键是列名，值是对应的列值。例如，如果数据框中有两个索引值为 'a' 和 'b' 的行，那么 result_dict 可能长这样：

{
    'a': {'B': 1, 'C': 2, 'D': 3},
    'b': {'B': 4, 'C': 5, 'D': 6}
}

接下来，我们使用字典推导式遍历字典中的每个键值对，即每一行数据。对于每一行数据，我们将 B、C、D 三个列转换为元组，并将这个元组作为字典的值，然后将新的键值对添加到新的字典中。这样就得到了一个新的字典，它的键还是索引值，但值只有一列，这一列是元组，元组中的元素分别对应原来的三列。例如，经过转换后，上面的字典可能变成这样：

{
    'a': (1, 2, 3),
    'b': (4, 5, 6)
}