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？
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