我需要在x. 我得出了以下解决方案：
x = pv.index.get_level_values("???") #get index level values
dups = x[x.duplicated()].unique() #get dup. values
uniques = x[~x.isin(dups)] #get not dup. values
uniques_indexes = np.where(x.isin(uniques))[0].tolist()
我觉得计算量太大了。有没有更好的解决办法？
在以下 DataFrame 中：如何替换["x2", "Total"]为["x2", "x2"]保持x1原样？
l1 900 902 912 913 916
l2 ?? ?? ?? ?? ?? ?? ?? ?? ?? ??
i1 i2
x1 Total 10 6 3 3 10 16 2 9 3 8
x2 Total 1 0 0 0 0 0 0 0 0 0
.rename将替换所有"Total"值，而不仅仅是我需要的值。