对s1进行数据重塑，转化成DataFrame类型，并复制到d1。def suoying(): ''' 返回值: d1: 一个DataFrame类型数据 ''' #s1是Series类型数据 s1=Series(np.random.randn(10), index=[['a', 'a', 'a', 'b', 'b', 'b', 'c', 'c', 'd', 'd'], [1, 2, 3, 1, 2, 3, 1, 2, 2, 3]])# 返回d1

可以使用 `unstack()` 方法将 `s1` 转换成一个多级索引的 DataFrame，并将缺失值（NaN）用 0 填充。然后使用 `copy()` 方法复制到 `d1` 中。

以下是实现代码：

import pandas as pd
import numpy as np

def suoying():
    '''
    返回值:
    d1: 一个DataFrame类型数据
    '''
    #s1是Series类型数据
    s1 = pd.Series(np.random.randn(10),
                   index=[['a', 'a', 'a', 'b', 'b', 'b', 'c', 'c', 'd', 'd'], [1, 2, 3, 1, 2, 3, 1, 2, 2, 3]])

    # 将 Series 转换成 DataFrame
    df = s1.unstack().fillna(0)

    # 复制到 d1 中
    d1 = df.copy()

    return d1

这样就可以得到一个多级索引的 DataFrame `d1`。