如果我使用groupby函数，例如Data.groupby(['id','company']).size()，它将给出如下结果：
id company
1 a 2
b 3
c 6
2 d 1
e 5
但是如何提取数字[2,1]（根据第一个索引级别组的排序顺序，每个零索引级别组的第一个元素）？
首先，让：
agg_df = Data.groupby(['id','company']).size()
假设您希望从第一个条目的结果中获得对于MultiIndex的第零级具有相同值的每组元素，并且您可以根据需要按第一级对每个组进行排序。（更新评论后，这似乎是所需的输出）
unique_zeroth_level = dict(agg_df.index.values).keys()
group_first_vals = [
agg_df.select(lambda x: x[0]==idx_val, axis=0).head(1).values[0]
for idx_val in unique_zeroth_level]
假设您要查询生成的MultiIndex的第零级的唯一元素
在这种特殊情况下，由于返回的结果是Series，因此可以使用以下技巧unstack：
agg_df.unstack(level=0).columns.values
或使用dict构造函数
dict(agg_df.index.values).keys()
假设你想要的结果的(1, 'a')和(2, 'd')特别，而且要通过索引值访问他们（而不仅仅是那些正在各自小组的第一字典序条目的后果）
agg_df.ix[[(1, 'a'), (2, 'd')]]
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