Python 数据帧嵌套字典到多索引数据帧

首先要构造一个简化版的问题数据集，这只是帮助创建一个示例，我手头只有最后一个嵌套。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数据帧。

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数据帧，很容易成为一个面板，但由于它已被弃用，我如何将其转换为多索引数据帧？ 我确实尝试了以下操作，但不起作用：

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

带钥匙的concat：

pd.concat(dfs,keys=dates)

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你期望什么样的多重索引？谢谢回复。我希望日期是主要索引，a、b、c是次要索引。稍后，我将需要使用pivotal表添加不同日期的值。不过，我无法访问dfs，这只会帮助创建嵌套字典。我只有最后一张票hand@user14384765更好的是：

pd.concat（nest\u dict）

那时也可以工作

              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