在对 pandas 的 DataFrame 进行切片后，如何更新 pandas MultiIndex 的级别？

我有一个带有 pandas MultiIndex 的数据框：

In [1]: import pandas as pd
In [2]: multi_index = pd.MultiIndex.from_product([['CAN','USA'],['total']],names=['country','sex'])
In [3]: df = pd.DataFrame({'pop':[35,318]},index=multi_index)
In [4]: df
Out[4]:
               pop
country sex
CAN     total   35
USA     total  318

然后我从该 DataFrame 中删除一些行：

In [5]: df = df.query('pop > 100')

In [6]: df
Out[6]:
               pop
country sex
USA     total  318

但当我查阅 MutliIndex 时，它的级别中仍然包含这两个国家。

In [7]: df.index.levels[0]
Out[7]: Index([u'CAN', u'USA'], dtype='object')

我可以用一种相当奇怪的方式自己解决这个问题：

In [8]: idx_names = df.index.names

In [9]: df = df.reset_index(drop=False)

In [10]: df = df.set_index(idx_names)

In [11]: df
Out[11]:
               pop
country sex
USA     total  318

In [12]: df.index.levels[0]
Out[12]: Index([u'USA'], dtype='object')

但这看起来相当混乱。我失踪了还有更好的方法吗？

从版本pandas 0.20.0+ use MultiIndex.remove_unused_levels:

print (df.index)
MultiIndex(levels=[['CAN', 'USA'], ['total']],
           labels=[[1], [0]],
           names=['country', 'sex'])

df.index = df.index.remove_unused_levels()

print (df.index)
MultiIndex(levels=[['USA'], ['total']],
           labels=[[0], [0]],
           names=['country', 'sex'])