1. 將 df 中的列設置成索引：
df.set_index(keys, drop=True, append=False, inplace=False,verify_integrity=False)
keys：接收 list，指定要設置成索引的列；
drop：默認為True，刪除作為新索引的列，否則不刪除；
append：追加新的索引值，默認 false 不追加；
inplace：是否修改原數據，默認 false 複製並修改新對象，true 時修改原數據。
verify_integrity：檢查新索引是否有重複項。
2. 重置索引，將索引變成列，並補上常規的數字索引：
df.reset_index(level=None, drop=False, inplace=False, col_level=0,col_fill='')
level:int、 str、tuple或list，默認為none，僅從索引中移除給定的級別。默認情況下刪除所有級別。
drop:bool，默認為 false，索引列（被設置為索引的列）被還原為普通列，並將索引重置為整數索引，否則直接丟棄索引列。
inplace：是否修改原數據，默認 false 複製並修改新對象，true時修改原數據。
col_level:int或str，默認為0，如果列有多個級別，則確定將標籤插入到哪個級別。默認情況下，它將插入第一個級別。
col_fill:對象，默認值”，如果列有多個級別，則確定其他級別的命名方式。如果沒有，則重複索引名。
範例：
#創建數據
data = pd.DataFrame(data=[['bar','one','z','1'],
['bar','two','v','2'],
['foo','one','x','3'],
['foo','two','w','4']])
out：
0 1 2 3
0 bar one z 1
1 bar two v 2
2 foo one x 3
3 foo two w 4
#強制修改列名
data.columns = ['a','b','c','d']
out：
a b c d
0 bar one z 1
1 bar two v 2
2 foo one x 3
3 foo two w 4
#將c列設置為索引，並替換掉原來的數字索引
data.set_index('c')
out：
a b d
c
z bar one 1
v bar two 2
x foo one 3
w foo two 4
#將索引列重置為列
data.reset_index()
out：
a b d
c
z bar one 1
v bar two 2
x foo one 3
w foo two 4
#將c列設置為索引，並以追加的方式添加為二級索引
data.set_index('c',append=True)
out：
a b d
c
0 z bar one 1
1 v bar two 2
2 x foo one 3
3 w foo two 4
#將追加的二級索引（level為1）還原成列
data.reset_index(level=1)
out：
c a b d
0 z bar one 1
1 v bar two 2
2 x foo one 3
3 w foo two 4
#level默認none，將所有索引（包括初始數字索引）設置為列，並再次初始化一個新的數字索引。
data.reset_index()
out：
level_0 c a b d
0 0 z bar one 1
1 1 v bar two 2
2 2 x foo one 3
3 3 w foo two 4