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Pandas.DataFrame.set_index()语法：返回值：参数说明：keys 指定作为索引的列drop 是否舍弃作为索引的列append 追加 / 替换inplace 原地生效verify_integrity 唯一性验证
相关方法：示例：
Pandas.DataFrame.set_index()
pandas.DataFrame.set_index 方法用于为 DataFrame 添加索引（行标签）。
新索引可以来自于DataFrame现有的列；例也可以来自于外 array-like 对象；例也可以来自于其他 index (索引对象)。
语法：
DataFrame.set_index(keys, * , drop=True, append=False, inplace=False, verify_integrity=False)
返回值：
DataFrame or None 如果 inplace 设置为 True 则返回 None 否则返回一个新的 DataFrame 。
参数说明：
keys 指定作为索引的列
keys : label or array-like or list of labels/arrays 指定要设置为索引的列名或列名的列表。
label: 可以传递单个 DataFrame 中的某个列名。例list of labels/arrays:
由 DataFrame 中现有的多个列名组成的列表；例多个外部 array-like 对象组成的列表。例 array-like: 可以传递来自外部的 array-like 对象。例
⚠️ 注意 :
不可以直接把外部的 列表对象(list) 传递给 keys 参数，否则会引发 KeyError: 错误。可以尝试先把这个列表转换为 ndarray 或 Series ，再传递给keys 参数。例
drop 是否舍弃作为索引的列
drop : bool, default True 当使用 DataFrame 中的列作为索引时，drop 参数控制是否在数据区域保留该列。
默认为 True，表示将指定的列从 DataFrame 中删除并设置为索引。如果设置为 False，则保留指定的列作为普通列，同时创建一个新的索引列。例
append 追加 / 替换
append : bool, default False append 参数控制添加索引时候，是否移除原来的索引：
默认为 False，表示替换现有的索引。如果设置为 True，则将新的索引列附加到现有的索引列中，和原索引组成多层索引。例
inplace 原地生效
inplace : bool, default False inplace 参数控制着是否让修改在原 DataFrame 内生效：
默认为 False，表示返回一个新的 DataFrame，而不修改原始的 DataFrame。如果设置为 True ，则在原始 DataFrame 上进行就地修改，并返回 None。 例
verify_integrity 唯一性验证
verify_integrity : bool, default False 默认为 False，表示不验证新的索引是否唯一。如果设置为 True，则会验证新的索引是否唯一，如果存在重复值，将引发异常。
相关方法：
➡️ 相关方法
DataFrame.reset_index 重置索引（重置为数字索引）。 DataFrame.reindex 重索引 DataFrame.reindex_like 仿制索引
示例：
测试文件下载：
本文所涉及的测试文件，如有需要，可在文章顶部的绑定资源处下载。
若发现文件无法下载，应该是资源包有内容更新，正在审核，请稍后再试。或站内私信作者索要。
示例：传入单个列名，指定一个列作为索引
1、构建演示数据，并观察原始索引
import pandas as pd
# 创建一个示例DataFrame
data = {'A': [1, 2, 3], 'B': [4, 5, 6], 'C':[7, 8, 9]}
df = pd.DataFrame(data)
# 观察df
df
ABC014712582369
2、将 A 列作为索引，并观察修改索引后的df
# 将'A'设置为索引列
df.set_index('A', inplace=True)
# 观察修改索引后的df
df
BCA147258369
示例：传入多个列名，指定多列组成多层索引
1、构建演示数据，并观察原始索引注意！使用列表传入多个列名，列表里的列名，必须包含在 DataFrame的列名中！
import pandas as pd
# 创建一个示例DataFrame
data = {'A': [1, 2, 3], 'B': [4, 5, 6], 'C':[7, 8, 9], 'D':[10, 11, 12]}
df = pd.DataFrame(data)
# 观察df
df
ABCD014710125811236912
2、传入多个列名的列表，组成多层索引
# 传入多个列名的列表，组成多层索引
df.set_index(['A','B'],inplace=True)
# 观察修改后的df
df
CDAB147102581136912
示例：用 DataFrame 外部的 array-like对象作为新索引
注意！虽然 列表(list)对象，也是 array-like ，但是在 DataFrame.set_index 中，不能直接传递列表，必须先转换为 ndarray 或 Series。
1、 创建演示数据，并观察原始数据的索引
import pandas as pd
import numpy as np
# 创建一个示例DataFrame
data = {'A': [1, 2, 3], 'B': [4, 5, 6]}
df = pd.DataFrame(data)
# 观察原始数据
df
AB014125236
2、创建一个 Series 并将其设置为 DataFrame 的索引，并观察更新后的 DataFrame 。
# 构建一个列表
data_for_series = ['row1', 'row2', 'row3']
# 把列表转为Series
s = pd.Series(data_for_series,name='new_index_from_series')
# 把这个Series作为DataFrame的新索引
df.set_index(s, inplace=True)
# 观察更新索引后的df
df
ABnew_index_from_seriesrow114row225row336
3、创建一个 ndarray 并将其设置为 DataFrame 的索引，并观察更新后的 DataFrame 。
# 构建一个列表
data_for_series = ['nrow1', 'nrow2', 'nrow3']
# 把列表转为Series
s = pd.Series(data_for_series,name='new_index_from_ndarray')
# 把这个Series作为DataFrame的新索引
df.set_index(s, inplace=True)
# 观察更新索引后的df
df
ABnew_index_from_ndarraynrow114nrow225nrow336
示例：传入多个外部的 array-like 对象，组成多层索引，仅以 Series 为例，其他类型的array-like 对象请自行尝试。
1、 创建演示数据，并观察原始数据的索引
import pandas as pd
# 创建一个示例DataFrame
data = {'A': [1, 2, 3], 'B': [4, 5, 6], 'C':[7, 8, 9], 'D':[10, 11, 12]}
df = pd.DataFrame(data)
# 观察df
df
ABCD014710125811236912
2、创建多个Series，组成列表后，传递给set_index，组成多层索引
# 构建数据
data1 = ['a', 'b', 'c']
data2 = ['tony', 'mike', 'joo']
# 构建Series
s1 = pd.Series(data1,name='第1层')
s2 = pd.Series(data2,name='第2层')
# 传递给set_index，组成多层索引
df.set_index([s1,s2], inplace=True)
# 观察更新索引后的df
df
ABCD第1层第2层atony14710bmike25811cjoo36912
示例：指定DataFrame内部某列作为索引，同时保留该列作为普通数据列
import pandas as pd
# 创建一个示例DataFrame
data = {'A': [1, 2, 3], 'B': [4, 5, 6], 'C':[7, 8, 9], 'D':[10, 11, 12]}
df = pd.DataFrame(data)
# 使用D列作为索引，但是同时也需要将其保留为普通数据列
df.set_index('D', drop=False, inplace=True)
# 观察修改索引之后的df
df
ABCDD101471011258111236912
示例：保留原索引，与新索引组成多层索引
import pandas as pd
# 创建一个示例DataFrame
data = {'A': [1, 2, 3], 'B': [4, 5, 6], 'C':[7, 8, 9], 'D':[10, 11, 12]}
df = pd.DataFrame(data)
# 使用D列作为索引，保留原索引
df.set_index('D', append=True, inplace=True)
# 观察修改索引之后的df
df
ABCD010147111258212369
示例： inplace参数的影响
1、默认状态下，DataFrame.set_index() 不会在原 DataFrame 添加索引，而是生成一个添加了索引的新的 DataFrame 对象。
import pandas as pd
# 创建一个示例DataFrame
data = {'A': [1, 2, 3], 'B': [4, 5, 6], 'C':[7, 8, 9], 'D':[10, 11, 12]}
df = pd.DataFrame(data)
# 使用D列作为索引
df.set_index('D')
# 观察df
df
ABCD014710125811236912
可以发现，虽然为df添加了索引，但是并没有直接在原来的df里生效。
2、将 inplace 参数设置为 True ，则会使修改在原 DataFrame 生效。
# 使用D列作为索引,将 inplace 参数设置为 True ，则会使修改在原 DataFrame 生效。
df.set_index('D', inplace=True)
# 观察df
df
ABCD101471125812369
可以发现，当inplace 参数设置为 True ，则会使修改在原 DataFrame 生效。
示例：限制新索引的唯一性
如果对新索引的唯一性有严格的要求，可以在设置索引时使用 verify_integrity 参数进行限制。新索引没有重复值的情况下可以成功，否则会引发报错。
import pandas as pd
# 创建一个示例DataFrame
data = {'A': [1, 2, 3], 'B': [4, 5, 6], 'C':[7, 8, 9], 'D':[10, 10, 11]}
df = pd.DataFrame(data)
# 使用D列作为索引
df.set_index('D', inplace=True, verify_integrity=True)
# 观察df
df
---------------------------------------------------------------------------
ValueError Traceback (most recent call last)
Cell In[36], line 7
4 df = pd.DataFrame(data)
6 # 使用D列作为索引
----> 7 df.set_index('D', inplace=True, verify_integrity=True)
9 # 观察df
10 df
File D:\miniconda3\envs\python3.12\Lib\site-packages\pandas\core\frame.py:5930, in DataFrame.set_index(self, keys, drop, append, inplace, verify_integrity)
5928 if verify_integrity and not index.is_unique:
5929 duplicates = index[index.duplicated()].unique()
-> 5930 raise ValueError(f"Index has duplicate keys: {duplicates}")
5932 # use set to handle duplicate column names gracefully in case of drop
5933 for c in set(to_remove):
ValueError: Index has duplicate keys: Index([10], dtype='int64', name='D')
可以发现，当 verify_integrity=True的时候， 由于 D列[10, 10, 11]存在重复值，导致在使用D列作为新索引时引发了 `ValueError``
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