如何在python dataframe中组合索引？

在Python的pandas库中，可以使用set_index()方法来组合索引。set_index()方法可以将一个或多个列作为索引，创建一个新的DataFrame。

下面是一个示例代码，展示如何在Python DataFrame中组合索引：

import pandas as pd

# 创建一个示例DataFrame
data = {'A': [1, 2, 3, 4],
        'B': [5, 6, 7, 8],
        'C': [9, 10, 11, 12]}
df = pd.DataFrame(data)

# 使用set_index()方法将列'A'和列'B'作为索引
df = df.set_index(['A', 'B'])

# 打印结果
print(df)

输出结果如下：

      C
A B    
1 5   9
2 6  10
3 7  11
4 8  12

在这个示例中，我们创建了一个包含三列（A、B、C）的DataFrame。然后，使用set_index()方法将列'A'和列'B'作为索引，创建了一个新的DataFrame。最后，打印出新的DataFrame。

组合索引可以在多个维度上对数据进行分组和查询，特别适用于多层次的数据结构。在实际应用中，可以根据具体的需求选择合适的列作为索引。

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