在创建Pandas Multiindex dataframe时，可以使用MultiIndex.from_product方法来代替使用append方法，以提高速度。以下是一个示例代码：

import pandas as pd
import numpy as np

# 创建Multiindex的索引值
index_values = pd.MultiIndex.from_product([['A', 'B', 'C'], ['X', 'Y', 'Z']], names=['Letter', 'Letter2'])

# 创建空的DataFrame
df = pd.DataFrame(index=index_values, columns=['Value'])

# 使用for循环来填充DataFrame
for idx in index_values:
    df.loc[idx, 'Value'] = np.random.rand()

print(df)

这段代码首先使用MultiIndex.from_product方法创建了一个包含两个层级索引的Multiindex对象。然后，创建了一个空的DataFrame，索引使用了刚刚创建的Multiindex对象，同时定义了一个名为'Value'的列。

接下来，使用for循环遍历所有索引值，并使用.loc方法将随机数填充到对应的位置上。

最后，打印出DataFrame的内容。

这种方法相比使用append方法更快，因为append方法每次都会创建一个新的DataFrame对象，而使用.loc方法只需要在初始时创建一个空的DataFrame对象，然后直接在指定位置填充数据。