要删除多级pandas DataFrame中的行，可以使用boolean indexing和drop()方法的组合。下面是一个示例代码：

import pandas as pd

# 创建多级pandas DataFrame
data = {'A': [1, 2, 3, 4, 5],
        'B': [6, 7, 8, 9, 10]}
index = pd.MultiIndex.from_tuples([('Group1', 'Subgroup1'),
                                   ('Group1', 'Subgroup2'),
                                   ('Group2', 'Subgroup1'),
                                   ('Group2', 'Subgroup2'),
                                   ('Group3', 'Subgroup1')])
df = pd.DataFrame(data, index=index)
print("原始DataFrame:")
print(df)

# 定义要删除的行的级别
level1 = 'Group2'
level2 = 'Subgroup1'

# 使用boolean indexing和drop()方法删除行
df = df[~((df.index.get_level_values(0) == level1) & (df.index.get_level_values(1) == level2))]
df = df.dropna()
print("\n删除后的DataFrame:")
print(df)

输出:

原始DataFrame:
                   A   B
Group1 Subgroup1   1   6
       Subgroup2   2   7
Group2 Subgroup1   3   8
       Subgroup2   4   9
Group3 Subgroup1   5  10

删除后的DataFrame:
                   A   B
Group1 Subgroup1   1   6
       Subgroup2   2   7
Group2 Subgroup2   4   9
Group3 Subgroup1   5  10

在上面的示例中，原始的多级pandas DataFrame包含三个级别的索引，使用boolean indexing选择要删除的行，并使用drop()方法删除这些行。最后，打印删除后的DataFrame。