以下是一个示例代码，展示了如何按照特定优先级合并两个数据集。

import pandas as pd

# 创建两个示例数据集
df1 = pd.DataFrame({'ID': [1, 2, 3],
                   'Value1': [10, 20, 30]})
df2 = pd.DataFrame({'ID': [2, 3, 4],
                   'Value2': [40, 50, 60]})

# 按照特定优先级合并数据集
df_merged = pd.merge(df1, df2, on='ID', how='outer')
df_merged['Value'] = df_merged['Value2'].fillna(df_merged['Value1'])
df_merged = df_merged.drop(['Value1', 'Value2'], axis=1)

print(df_merged)

输出结果如下：

   ID  Value
0   1   10.0
1   2   40.0
2   3   50.0
3   4   60.0

在这个示例中，我们首先使用pd.merge()函数按照ID列合并了两个数据集。然后，我们使用fillna()函数将Value2列中的缺失值用Value1列中的值进行填充。最后，我们删除了Value1和Value2列，只保留了合并后的Value列。