在最新版的pandas中（不知道之前的版本有没有这个问题），当我们对具有多层次索引的对象做切片或者通过df[bool_list]的方式索引的时候，得到的新的对象尽管实际索引已经发生了改变，但是当直接使用df_new.index调取新对象的MultiIndex对象的时候，这个MultiIndex对象还是和原对象的索引保持一致的，而不是和新对象的实际索引保持一致。这点需要特别注意，因为正常情况下，我们自然会认为df.index的MultiIndex对象和df的实际索引是一致的，基于此，我们可能会写出一些难以发现的bug。可以看下面的例子。

10年积累的网站制作、成都网站制作经验，可以快速应对客户对网站的新想法和需求。提供各种问题对应的解决方案。让选择我们的客户得到更好、更有力的网络服务。我虽然不认识你，你也不认识我。但先网站设计后付款的网站建设流程，更有项城免费网站建设让你可以放心的选择与我们合作。

import pandas as pd
 
df_t1=pd.DataFrame([[1,2],[2,3],[2,3],[3,5]],index=[['a','a','b','b'],[0,1,0,1]])
 
df_t1
Out[39]: 
   0 1
a 0 1 2
 1 2 3
b 0 2 3
 1 3 5
 
df_t2=df_t1.loc[[x=='a' for x in df_t1.index.levels[0]]]
 
df_t2 
Out[41]: 
   0 1
a 0 1 2
 
df_t2.index  #从上面df_t2对象的输出结果和下面index的输出结果可以发现，df_t2的index和其实际的索引并不一致
Out[42]: 
MultiIndex(levels=[['a', 'b'], [0, 1]],
      codes=[[0], [0]])
 
df_t3=df_t1.iloc[:2,:]
 
df_t3
Out[46]: 
   0 1
a 0 1 2
 1 2 3
 
df_t3.index #从上面df_t3对象的输出结果和下面index的输出结果可以发现，df_t3的index和其实际的索引也不一致
Out[47]: 
MultiIndex(levels=[['a', 'b'], [0, 1]],
      codes=[[0, 0], [0, 1]])

另外有需要云服务器可以了解下创新互联scvps.cn，海内外云服务器15元起步，三天无理由+7*72小时售后在线，公司持有idc许可证，提供“云服务器、裸金属服务器、高防服务器、香港服务器、美国服务器、虚拟主机、免备案服务器”等云主机租用服务以及企业上云的综合解决方案，具有“安全稳定、简单易用、服务可用性高、性价比高”等特点与优势，专为企业上云打造定制，能够满足用户丰富、多元化的应用场景需求。

当前名称：详解pandas中MultiIndex和对象实际索引不一致问题-创新互联
网站网址：http://pwwzsj.com/article/dgdhdj.html