Dataframe 嵌套字典到多索引 dataframe

Question

首先构建我的问题数据集的简化版本，这只是帮助创建一个样本，我手头只有最终的nest_dict。 意思是我没有单独的dfs：

df1 = pd.DataFrame({'val':{'a': 1, 'b':2, 'c':3}})
df2 = pd.DataFrame({'val':{'a': 3, 'b':4, 'c':1}})
df3 = pd.DataFrame({'val':{'a': 2, 'b':1, 'c':4}})
dfs = [df1, df2, df3]
dates = ['2017-01-26','2017-02-03','2017-02-10']
nest_dict = {}
for date, d in zip(dates, dfs):
        nest_dict[date] = d

我想将其转换为多索引 Dataframe。

date1 a val1
      b val2
      c val3
date2 a val1
      b val2
      c val3
....

它基本上是一个以日期为键的 dataframe，它可以很容易地成为一个面板，但由于它已被弃用，我如何将它转换为多索引 dataframe？ 我确实尝试了以下操作，但它不起作用：

d = {(key, item) for key, item in corr_SH50.items()}
TypeError: 'DataFrame' objects are mutable, thus they cannot be hashed

Answer 1

与键连接：

pd.concat(dfs,keys=dates)

---

              val
2017-01-26 a    1
           b    2
           c    3
2017-02-03 a    3
           b    4
           c    1
2017-02-10 a    2
           b    1
           c    4