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再来介绍：pandas.MultiIndex.from_product函数，它采用的笛卡尔积的形式作为多层索引。

它有三个参数：

pandas.MultiIndex.from_from_product (iterables, sortorder=None, names=None)

iterables：可迭代的列表或序列

sortorder：排序顺序，可选参数。

名称：设置多层索引名称，可选。

先简单介绍下笛卡尔积：两个集合A、B， A与B的笛卡尔积就是A的所有元素乘以B的所有元素的集合。

笛卡尔积的符号化为：

A×B={(x,y)|x∈A∧y∈B}

例如，A={a,b}, B={0,1,2}，则

A×B={(a, 0), (a, 1), (a, 2), (b, 0), (b, 1), (b, 2)}

B×A={(0, a), (0, b), (1, a), (1, b), (2, a), (2, b)}

index_t如下

采用from_product的方法，能看出MultiIndex层级的数量，就是列表的数量；MultiIndex数组的数量，是笛卡尔乘积的数量。

df为需要的dataframe

将index_t赋给df，如下所示

通过以上的介绍，你学会pandas.MultiIndex.from_product函数的用法了吗？