Python 如何将系列添加到分层系列

我有一个

层次结构系列

，如下所示

data=pd.Series(np.random.randn(10),
    index=[['a', 'a', 'a', 'b', 'b', 'b', 'c', 'c', 'd', 'd'],
    [1, 3, 4, 1, 2, 3, 1, 2, 2, 3]])

我想在

数据中插入一个新系列

t_series = pd.Series(np.random.randn(10))

我试过了

data['e'] = t_series 

但是失败了，soemone能告诉我如何动态放大一个
层次系列吗？
使之成为：

请注意：A是一个一维标记数组，而
数据帧
是一个二维标记数据结构，具有潜在不同类型的列。
使其成为：

请注意：A是一个一维标记数组，而
数据框
是一个二维标记数据结构，列的类型可能不同。
如果您只想让二级索引为
范围（10）
，您可能需要这样做：

t_series = pd.Series(np.random.randn(10), index=[('e ' * 10).split(), range(10)])
t_series

然后使用
concat
：

pd.concat([data, t_series])

如果您只是希望第二级索引为
范围（10）
，您可能需要这样做：

t_series = pd.Series(np.random.randn(10), index=[('e ' * 10).split(), range(10)])
t_series

然后使用
concat
：

pd.concat([data, t_series])

你能解释一下你希望得到的序列是什么样子吗？它将有一个额外的一级索引名为“e”，调用
data['e']
将给出
t\u序列的内容
OK，但是您还需要指定第二级索引。您能解释一下您希望生成的序列是什么样子吗？它将有一个名为“e”的附加第一级索引，并且调用
data['e']
将给出
t\u Series
OK的内容，但是您还需要指定第二级索引。第二级的我的系列没有相同的索引，因此
data['a']
和
data['e']
没有相同的索引。在这种情况下，我想我不能使用DataFrame？有没有理由不使用相同的索引？您可以使用
t_series.values（）
.Hi，在我最初的问题中，
data['e']
还不存在，所以基本上我尝试将一个系列分配给第一级索引，就像python字典一样。不确定是否可能。我的第二级系列没有相同的索引，因此
data['a']
和
data['e']
没有相同的索引。在这种情况下，我想我不能使用DataFrame？有没有理由不使用相同的索引？您可以使用
t_series.values（）
.Hi，在我最初的问题中，
data['e']
还不存在，所以基本上我尝试将一个系列分配给第一级索引，就像python字典一样。但不确定这是否可能。