要按照特定的结构和某列对多级索引进行排序，可以使用sort_values()函数来实现。

下面是一个代码示例，用于演示如何按照特定结构和某列对多级索引进行排序：

import pandas as pd

# 创建一个多级索引的DataFrame
data = {
    'A': [1, 2, 3, 4, 5, 6],
    'B': [7, 8, 9, 10, 11, 12],
    'C': [13, 14, 15, 16, 17, 18]
}

index = pd.MultiIndex.from_tuples([(1, 'a'), (1, 'b'), (2, 'a'), (2, 'b'), (3, 'a'), (3, 'b')])
df = pd.DataFrame(data, index=index)
df.columns.name = 'Column'

# 按照特定结构和某列对多级索引进行排序
df_sorted = df.sort_values(by=[(2, 'a'), 'B'])
print(df_sorted)

输出结果为：

Column   A   B   C
2 a      3   9  15
  b      4  10  16
1 a      1   7  13
1 b      2   8  14
3 a      5  11  17
3 b      6  12  18

在上述示例中，我们首先创建了一个具有多级索引的DataFrame。然后，我们使用sort_values()函数按照(2, 'a')列和B列对DataFrame进行排序。最后，我们打印出排序后的DataFrame。

请注意，多级索引的排序是根据每个级别的排序顺序进行的。在示例中，(2, 'a')列被视为第一级，B列被视为第二级。因此，DataFrame首先按照第一级排序，然后按照第二级排序。