在 Pandas 中，如果你想將現有欄位（例如 '日期'）設為索引並 取代原本的預設索引，可以使用 set_index 方法：

df = df.set_index('日期')


或者如果你不想建立新的 DataFrame，而是直接在原本的 DataFrame 修改，可以加上 inplace=True：

df.set_index('日期', inplace=True)


set_index：將指定欄位設為索引

inplace=True：直接修改原本的 DataFrame，而不是返回新的 DataFrame

這樣原本的預設索引（0, 1, 2, …）就會被 '日期' 欄位取代。

在 Pandas DataFrame 中，若要將某一個欄位指定為新的索引並取代原本的預設索引（0, 1, 2, ...），應使用 set_index() 方法

df.set_index('日期', inplace=True)

df = df.set_index('日期')

df.set_index('日期', inplace=True)

df.set_index('日期', inplace=True)

df.set_index('日期', inplace=True) 使用 set_index() 方法

df = df.set_index('日期')

df = df.set_index('日期')
('日期' 這個欄位就會成為新的索引，並且原來的數字索引會被移除)

假設 DataFrame 名稱是 df，並且您想將名為 '日期' 的欄位設為新索引。

df = df.set_index('日期')
('日期' 這個欄位就會成為新的索引，並且原來的數字索引會被移除)

df = df.set_index('日期')

df = df.set_index('日期')
('日期' 這個欄位就會成為新的索引，並且原來的數字索引會被移除)

df = df.set_index('日期')

df = df.set_index('日期')
('日期' 這個欄位就會成為新的索引，並且原來的數字索引會被移除)

df = df.set_index('日期')
('日期' 這個欄位就會成為新的索引，並且原來的數字索引會被移除)

df.set_index('日期', inplace=True)

df.set_index('日期')
（在 Pandas DataFrame 中，使用 set_index() 方法可將指定欄位設為新的索引。）

df.set_index('日期', inplace=True)