Pandas：将Series对象的b树（带有名称集）转换为具有多索引的单个DataFrame

我创建了一个4级b树，每个叶子是Pandas系列，每个级别是一个基于True或False的2个值的系列。每个级别的系列都根据级别进行命名。结果是一个不太有用的对象，但创建起来很方便。下面的代码显示了如何创建一个类似（但更简单）的对象，该对象具有相同的基本财产。我真正想要的是一个MultiIndex数据帧，其中每个级别的索引都从该级别Series的相同名称继承其名称。

import random
import pandas as pd

def sertree(names):
    if len(names) <= 1:
        ga = pd.Series([random.randint(0,100) for x in range(5)], name='last')
        gb = pd.Series([random.randint(0,100) for x in range(5)], name='last')
        return pd.Series([ga,gb], index=[True,False], name=names[0])
    else:
        xa = sertree(names[1:])
        xb = sertree(names[1:])
        return pd.Series([xa,xb], index=[True,False], name=names[0])

pp = sertree(['top', 'next', 'end'])
n=4
while True:
    print(f"{'':>{n}s}{pp.name}")
    n+=4
    if len(pp) > 2 : break
    pp = pp[True]
top
    next
        end
            last

我想要的是这样的东西。。。

midx = pd.MultiIndex.from_product([top,nxt,end,last],names=['top','next','end','last']) ;
midf = pd.DataFrame([random.randint(0,100) for x in range(len(midx))], index=midx, columns=['name'])
In [593]: midf.head(12)
Out[593]: 
                       name
top  next  end   last      
True True  True  0       99
                 1       74
                 2       16
                 3       61
                 4        3
           False 0       44
                 1       46
                 2       59
                 3       14
                 4       82
     False True  0       98
                 1       93

任何想法如何将我讨厌的“pp”转换为一个漂亮的DataFrame多索引，用一个漂亮Pandas方法，我都无法理解。重要的是在每个级别将系列名称保持为多索引名称。