从字典列表中创建熊猫多索引的最佳方法是什么?

我有一个迭代过程,每次迭代都使用不同的参数值运行,我想收集参数值和结果,并将它们放在一个PANDAS数据框中,该数据框中有一个由参数值集(它们是唯一的)构建的多索引。

每次迭代,参数值都在这样的字典中,比如说:

params = {'p': 2, 'q': 7}

因此很容易将它们与结果一起收集到一个列表中:

results_index = [
    {'p': 2, 'q': 7},
    {'p': 2, 'q': 5},
    {'p': 1, 'q': 4},
    {'p': 2, 'q': 4}
]
results_data = [
    {'A': 0.18, 'B': 0.18},
    {'A': 0.67, 'B': 0.21},
    {'A': 0.96, 'B': 0.45},
    {'A': 0.58, 'B': 0.66}
]

但是我找不到一个简单的方法来从 results_index .

我试过这个:

df = pd.DataFrame(results_data, index=results_index)

但它产生了:

                     A     B
{'p': 2, 'q': 7}  0.18  0.18
{'p': 2, 'q': 5}  0.67  0.21
{'p': 1, 'q': 4}  0.96  0.45
{'p': 2, 'q': 4}  0.58  0.66

(索引未转换为多索引)

我想要的是:

        A     B
p q            
2 7  0.18  0.18
  5  0.67  0.21
1 4  0.96  0.45
2 4  0.58  0.66

这是可行的,但必须有一种更简单的方法:

df = pd.concat([pd.DataFrame(results_index), pd.DataFrame(results_data)], axis=1).set_index(['p', 'q'])

更新:

同样,这也有效,但会让我紧张,因为我如何才能确保参数值与级别名称对齐?

index = pd.MultiIndex.from_tuples([tuple(i.values()) for i in results_index], 
                                  names=results_index[0].keys())
df = pd.DataFrame(results_data, index=index)

        A     B
p q            
2 7  0.18  0.18
  5  0.67  0.21
1 4  0.96  0.45
2 4  0.58  0.66