如何访问MultiIndex DataFrame中的索引值(最好是按名称)

Question

假设我们有一个多索引数据帧，所说的数据帧看起来像这样：

0
source date  row          
Alpha  01-01 0    0.183436
1   -0.210341
Beta   02-01 0   -0.950784
1    0.259809

我该如何按照上面显示的顺序将唯一日期作为列表？即['01-01'，'02-01']

我知道我可以用df.loc['Alpha'].index[0][0]访问个人约会。这感觉不太像蟒蛇。我希望我能做一些类似df.loc['Alpha'].index['date']的事情，但这产生了IndexError: only integers, slices (`:`), ellipsis (`...`), numpy.newaxis (`None`) and integer or boolean arrays are valid indices。这让我想知道：为什么一开始就麻烦命名索引呢？我是否错误地使用了MultiIndex DataFrame？

源代码以备有人尝试：df = pd.DataFrame(np.random.randn(4), index=pd.MultiIndex.from_tuples([('Alpha', '01-01', 0), ('Alpha', '01-01', 1), ('Beta', '02-01', 0), ('Beta', '02-01', 1)], names=['source', 'date', 'row']))

Answer 1

使用.index.get_level_values()

df.index.get_level_values("date").unique()
#or   
df.index.get_level_values(1).unique()

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Index(['01-01', '02-01'], dtype='object', name='date')