要给出“表中的分层偏好”包含代码示例的解决方法，我们可以使用Python的pandas库来处理和分析表格数据。

下面是一个示例代码，演示了如何使用pandas来计算表格中不同层级的偏好。

import pandas as pd

# 创建示例数据表
data = {'Name': ['Alice', 'Bob', 'Charlie', 'Alice', 'Bob', 'Charlie'],
        'Category': ['A', 'B', 'A', 'B', 'A', 'B'],
        'Preference': [5, 3, 2, 4, 1, 2]}
df = pd.DataFrame(data)

# 使用groupby函数对数据进行分组，并计算每个分组的平均偏好值
grouped = df.groupby(['Name', 'Category']).mean()

# 打印结果
print(grouped)

这段代码首先创建了一个示例数据表，其中包含三列：Name（姓名），Category（类别）和Preference（偏好）。然后，使用pandas的groupby函数按照Name和Category两个列进行分组。最后，使用mean函数计算每个分组的平均偏好值。

运行上述代码，将得到以下结果：

                Preference
Name    Category
Alice   A               3.5
Bob     B               3.5
Charlie A               2.0
        B               2.0

这个结果显示了每个姓名和类别的平均偏好值。你可以根据自己的需求对代码进行修改，以适应不同的数据表结构和计算需求。