Python 3.x 熊猫多指标多维交会

我有两个熊猫系列对象，它们都是通用多索引DF的子集。
例如：

// SeriesA = 
Session    Movie #  Point in Time
Session A  mov1     1932             0.300000
                    1934             0.133333
                    1936             0.166667
                    1938             0.316667

// SeriesB = 
Session    Movie #  Point in Time
Session A  mov1     1932             0.300000
                    1934             0.133333
                    1940             0.200000
                    1942             0.083333
                    1944             0.133333
Session B  mov1     1932             0.500000

我试图提取三个索引级别同时存在于SeriesA和serieb中的行。
因此，对于上面的示例数据，正确的结果是

expected = [('Session A', 'mov1', 1932), ('Session A', 'mov1', 1934)]

我尝试使用numy的intersect1d（）和pandas的intersection（）函数，但两者都返回一个元组列表，其中每个元组都是其中一个索引标签的所有现有选项，即

result = [('Session A', Session B'), ('mov1'), (1932, 1934, 1936, 1938, 1940, 1942, 1944)]

我可以逐行迭代，但这似乎非常浪费。有什么我不知道的神奇解决方案吗？

我得到了正确的输出：

与

合并的另一个想法是：

c = ['Session','Movie #','Point in Time']
a = (SeriesA.reset_index()
            .merge(SeriesB.reset_index(), on=c)
            .set_index(c)
            .index
            .tolist())
print (a)
[('Session A', 'mov1', 1932), ('Session A', 'mov1', 1934)]

我得到了正确的输出：

与
合并的另一个想法是：

c = ['Session','Movie #','Point in Time']
a = (SeriesA.reset_index()
            .merge(SeriesB.reset_index(), on=c)
            .set_index(c)
            .index
            .tolist())
print (a)
[('Session A', 'mov1', 1932), ('Session A', 'mov1', 1934)]

谢谢把它扔到一个小阵营里给了我我需要的汉克斯！把它扔到一个小天体阵列上给了我所需要的