Set_codes в серии мультииндексированных панд

Я хочу мультииндексировать массив данных. Первоначально я индексировал свои данные с помощью даты и времени, но для некоторых более поздних приложений мне пришлось добавить еще один числовой индекс (который идет от 0 до len(array)-1).

Я написал эти маленькие строки:

O = [0.701733664614, 0.699495411782, 0.572129320819, 0.613315597684, 0.58079660603, 0.596638918579, 0.48453382119]
Ab = [datetime.datetime(2018, 12, 11, 14, 0), datetime.datetime(2018, 12, 21, 10, 0), datetime.datetime(2018, 12, 21, 14, 0), datetime.datetime(2019, 1, 1, 10, 0), datetime.datetime(2019, 1, 1, 14, 0), datetime.datetime(2019, 1, 11, 10, 0), datetime.datetime(2019, 1, 11, 14, 0)]
tst = pd.Series(O,index=Ab)
ld = len(tst)
index = pd.MultiIndex.from_product([(x for x in range(0,ld)),Ab], names=['id','dtime'])
print (index)
data = pd.Series(O,index=index)

Но при печати показатель я получаю странные «коды»: Уровни и имена идеальны, но коды идут от 0 до 763...764 раза (вместо одного)!

Я попытался добавить команду set_codes:

index.set_codes([x for x in range(0,ld)], level=0)
print (index)

Я зря, у меня следующая ошибка:

ValueError: Unequal code lengths: [764, 583696]

начальная серия панд:

печать (тст)

01.01.2005 14:00:00 0,544177

01.01.2005 14:00:00 0,544177

21.01.2005 14:00:00 0.602239

...

2019-05-21 10:00:00 0.446813

2019-05-21 14:00:00 0.466573

Длина: 764, dtype: float64

новый ожидаемый

идентификатор dtime

0 01-01-2005 14:00:00 0,544177

1 01.01.2005 14:00:00 0.544177

2 21-01-2005 14:00:00 0.602239

...

762 2019-05-21 10:00:00 0.446813

763 2019-05-21 14:00:00 0.466573

заранее спасибо