大熊貓多指標列方式選擇返回所有列，而不是子集

Question

你好這裏是我不理解行爲的一個例子。 這裏是多指標的列的例子

arrays = [['bar', 'bar', 'baz', 'baz', 'foo', 'foo', 'qux', 'qux'], 
      ['one', 'two', 'one', 'two', 'one', 'two', 'one', 'two']] 
tuples = list(zip(*arrays)) 
index = pd.MultiIndex.from_tuples(tuples, names=['first', 'second']) 

df = pd.DataFrame(np.random.randn(3, 8), index=['A', 'B', 'C'], columns=index) 

現在我想通過第一級選擇DF的一個子集，並返回相關的列：

df.loc[:, ['bar']].columns 

回報

MultiIndex(levels=[['bar'], ['one', 'two']], 
      labels=[[0, 0], [0, 1]], 
      names=['first', 'second']) 

但是

df.loc[:, ['bar', 'baz']].columns 

個

回報

MultiIndex(levels=[['bar', 'baz', 'foo', 'qux'], ['one', 'two']], 
      labels=[[0, 0, 1, 1], [0, 1, 0, 1]], 
      names=['first', 'second']) 

任何原因，第二個將返回所有的列名，而不是

MultiIndex(levels=[['bar', 'baz'], ['one', 'two']] etc... 

而且更重要的是任何速戰速決，所以我只能返回相關的數據？

爲大熊貓自嘲面板（這曾經是存儲多維數據非常優雅的方式）

Answer 1

在新的大熊貓版本這是由更爲相關（0.20.1）使用MultiIndex.remove_unused_levels：

print (df.loc[:, ['bar', 'baz']].columns) 
MultiIndex(levels=[['bar', 'baz', 'foo', 'qux'], ['one', 'two']], 
      labels=[[0, 0, 1, 1], [0, 1, 0, 1]], 
      names=['first', 'second']) 

print (df.loc[:, ['bar', 'baz']].columns.remove_unused_levels()) 
MultiIndex(levels=[['bar', 'baz'], ['one', 'two']], 
      labels=[[0, 0, 1, 1], [0, 1, 0, 1]], 
      names=['first', 'second']) 

Advanced shown levels in documentation。