如何在set_index之后获取数据框列和索引在同一级别？

在使用pandas库进行数据分析时，通过set_index方法可以将数据框的某一列设置为索引，使得数据的检索和操作更加方便。但是在某些情况下，我们可能希望将设置的索引和数据框的列保持在同一级别，以便更好地进行后续分析和处理。

为了实现这个目标，可以使用reset_index方法。reset_index方法可以将数据框的索引重置，并将索引变为数据框的一列。具体步骤如下：

1. 首先，使用set_index方法将数据框的某一列设置为索引。例如，假设我们有一个数据框df，其中包含列A、B和C，我们可以使用df.set_index('A')将列A设置为索引。
2. 接下来，使用reset_index方法重置索引，并将索引变为数据框的一列。使用df.reset_index()即可。

这样，就可以在set_index之后获取数据框的列和索引在同一级别了。

需要注意的是，reset_index方法会生成一个新的数据框，如果想要在原数据框上直接进行修改，可以使用参数inplace=True。例如，df.reset_index(inplace=True)。

这种操作适用于各类数据分析场景，例如数据集合并、数据筛选、数据可视化等。当索引和列在同一级别时，可以更方便地进行数据操作和分析。

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