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。

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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]])

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