熊猫：过滤帧的访问索引

Question

我有时希望过滤pandas多索引+多列帧以关注特定感兴趣的范围，然后访问相关索引以进行下游工作。假设我有以下帧df（3x索引级别，2x列级别）：

Degree                      Bachelors              Masters                 
Group                       Black Hispanic Women   Black Hispanic Women   
CENSUS  SOC     CIP                                                             
foo     Unknown 01.0508         0        0     0       0        0     0   
0335    3434    01.0599         0        0     0       0        0     0   
0335    3434    01.0699         4        2    13       0        0     0   
0335    3434    01.0899        14        0    32       0        0     8   
0335    3434    01.1099         0        1     9       0        5    10

我可以执行p.loc[(slice(None),'Unknown',slice(None)),:]过滤到任何等于＆＃34;未知＆＃34;的SOC ID，无论CENSUS还是CIP id。< / p>

但是，当我尝试访问此子集的0级索引时，我返回的原始（整个）0级索引为df：

[In]  p.loc[(slice(None),'Unknown',slice(None)),:].index.levels[0]
[Out] Index(['0335,'foo'], dtype='object', name='CENSUS', length=2)

作为当前的解决方法，我将reset_index()并访问一系列感兴趣的内容（本例中为CENSUS）：

[In] p.loc[(slice(None),'Unknown',slice(None)),:].reset_index().CENSUS.values
[Out] array(['foo'], dtype=object)

是否有更加pythonic的方式来访问过滤的数据框的索引级别值？谢谢。