Python 多索引数据帧的列名称-奇怪的行为

我在多索引dataFrames.columns中观察到一些奇怪的行为

构造多索引数据帧：

a=[0,.25, .5, .75]
b=[1, 2, 3, 4]
c=[5, 6, 7, 8]
d=[1, 2, 3, 5]
df=pd.DataFrame(data={('a','a'):a, ('b', 'b'):b, ('c', 'c'):c, ('d', 'd'):d})

生成此数据帧

      a  b  c  d
      a  b  c  d
0  0.00  1  5  1
1  0.25  2  6  2
2  0.50  3  7  3
3  0.75  4  8  5

df1=df.copy().loc[:,[('a', 'a'), ('b', 'b')]]

使用原始数据帧的子集创建新变量

      a  b  c  d
      a  b  c  d
0  0.00  1  5  1
1  0.25  2  6  2
2  0.50  3  7  3
3  0.75  4  8  5

df1=df.copy().loc[:,[('a', 'a'), ('b', 'b')]]

生产与预期类似的产品：

      a  b
      a  b
0  0.00  1
1  0.25  2
2  0.50  3

[('a', 'a'), ('b', 'b')]

但是访问此新数据帧的列名会产生一些意外的输出：

print df1.columns

MultiIndex(levels=[[u'a', u'b', u'c', u'd'], [u'a', u'b', u'c', u'd']],
           labels=[[0, 1], [0, 1]])

所以（'b'，'b'）和（'c'，'c'）仍然被包含

相比之下

print df1.columns.tolist()

回报与预期一致：

      a  b
      a  b
0  0.00  1
1  0.25  2
2  0.50  3

[('a', 'a'), ('b', 'b')]

有人能给我解释一下这种行为的原因吗？

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