Замените жестко закодированные значения фактическими значениями

Когда вы пытаетесь объединить список имен столбцов с помощью Series, это может создать неоднозначность, поскольку DataFrame.set_index напрямую не поддерживает объединение списка имен столбцов с Series.

Вы можете создать один список элементов и передать Series из GroupBy.cumcount для объединения списка имен столбцов key_fields с помощью Series:

print (df1)
  first_name last_name  val
0          a         s    1
1          a         s    2
2          f         c    8
3          f         c    7
4          f         c    3
5          g         b    2

out = df1.set_index(['first_name', 'last_name',
                     df1.groupby(['first_name', 'last_name']).cumcount()])
print (out)
                        val
first_name last_name       
a          s         0    1
                     1    2
f          c         0    8
                     1    7
                     2    3
g          b         0    2

key_fields = ['first_name', 'last_name']
out = df1.set_index(key_fields + [df1.groupby(key_fields).cumcount()])
print (out)
                        val
first_name last_name       
a          s         0    1
                     1    2
f          c         0    8
                     1    7
                     2    3
g          b         0    2


print (type(key_fields))
<class 'list'>

print (type(df1.groupby(key_fields).cumcount()))
<class 'pandas.core.series.Series'>

В Python вы не можете напрямую объединить list и Series таким образом. Вместо этого вам нужно правильно объединить их в функции set_index.

Вы можете попробовать:

df1 = df1.set_index(key_fields + [df1.groupby(key_fields).cumcount()])

Что касается объяснения, key_fields — это список строк: ['first_name', 'last_name']. Однако df1.groupby(key_fields).cumcount() — это серия Pandas, и вам нужно обернуть ее в list [], чтобы иметь возможность объединить ее с key_fields.