Python 熊猫赢了'；如果存在'；什么是多重索引？

我正在调试一些pandas代码，它们意外地创建了一个多索引而不是常规索引。由于多索引，熊猫将不允许选择列。在这种情况下，我可以去掉多索引，但如果我确实需要多索引，您如何选择列？ 其他信息--我在pandas 0.25.1中遇到了这个错误，但是这个代码是在几年前有人写的笔记本中，所以很明显它用于旧版本

import numpy as np
import pandas as pd

names = ['FirstColumn', 'SecondColumn']
data = np.array([[5,6],[7,8]])
df = pd.DataFrame(data, columns = [names]) #Bug: this "works" but isn't what you want.
#The brackets around "[names]" creates a multi-index but that was unintentional.
#But "df.head()" and "df.describe()" both look normal so you can't see anything is wrong. 

df['FirstColumn'] #ERROR! works fine with a single index, but fails with multiindex
df.FirstColumn #ERROR! works fine with a single index, but fails with multiindex
df.loc[:,'FirstColumn'] #ERROR! works fine with a single index, but fails with multiindex

这两种说法都给出了关于

的误导性错误，只有整数标量数组才能转换为标量索引

那么，当存在多索引时，如何选择列呢？我知道一些技巧，比如

取消堆栈

或更改索引等；但似乎应该有一个简单的方法

更新：结果表明，这在0.22.0中运行良好，但在0.25.1中失败。看起来引入了一个回归错误。我已经在pandas github上报告过了。

使用函数：

print (df.xs('FirstColumn', axis=1, level=0))
  FirstColumn
0           5
1           7

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谢谢，行得通。但我是否疯狂地认为这是非常不直观的，标准的“.loc”语法应该在这里工作？@user2543623-我认为这是因为它是非标准的多索引，因为只有一个级别。。。