Pandas 按重复标签从多索引中选择

我很难从熊猫0.14.1的多索引中进行选择（我知道这是旧版本，但我的选择有限）

我需要根据索引标签进行选择。

对于一个级别，索引选择可以重复进行

(pd.DataFrame
.from_records({'A' : [1,2,3], 'B' : [11,12,13]})
.set_index('A')
).loc[idx[1,1,1,2,1], :]

    B
A    
1  11
1  11
1  11
2  12
1  11

对于多级索引选择，其工作方式不同，只取唯一的值

(pd.DataFrame
.from_records({'A' : [1,2,3], 'B' : [11,12,13], 'C' : [21,22,23]})
.set_index(['A', 'B'])
).loc[idx[[1,1,1,2,1], :], :]

       C
A B     
1 11  21
2 12  22

---

问题：是否仍然可以使用多索引，但保留单级索引的选择行为？预期输出与单索引类似，因此，返回5行，而不是我能想到的最好的2行。请注意，这会因为很多原因而爆炸，我完全希望你回来时会说“但这对我的真实数据不起作用。”

选项1
这将始终有效，但可能并不总是您所期望的

pd.concat([df.xs(i, drop_level=False) for i in [1, 1, 1, 2, 1]])

       C
A B     
1 11  21
  11  21
  11  21
2 12  22
1 11  21

---

选项2
如果您的第一级值本身不是唯一的，则此操作将中断

df.iloc[df.index.get_level_values(0).searchsorted([1, 1, 1, 2, 1])]

       C
A B     
1 11  21
  11  21
  11  21
2 12  22
1 11  21

---

这是不可能的，因为它会引起问题，如何在第二个层次上处理重复。对于级别1中的每个值，是否返回全部？还是1？要退多少？你要求的是不可能的，坦率地说，我很高兴他们没有实现这一点。@COLDSPEED对我来说，很明显，如果在

idx[[1,1,1,2,1]，：]中使用
：
显式选择all，它应该返回allᴏʟᴅsᴘᴇᴇᴅ 不可能你说（-）；我最喜欢的问题。