以下是一个示例代码，演示了如何按组对不同层级上的数据进行聚合差异计算：

import pandas as pd

# 创建示例数据
data = {
    'Group': ['A', 'A', 'A', 'B', 'B', 'B'],
    'Subgroup': ['X', 'Y', 'Z', 'X', 'Y', 'Z'],
    'Value': [10, 15, 20, 5, 10, 15]
}

df = pd.DataFrame(data)

# 按 Group 和 Subgroup 对数据进行分组，并计算均值
mean_values = df.groupby(['Group', 'Subgroup'])['Value'].mean()

# 按 Group 对数据进行分组，并计算均值
mean_group_values = mean_values.groupby('Group').mean()

# 计算不同层级上的聚合差异
agg_diff = mean_values / mean_group_values

print(agg_diff)

输出结果为：

Group  Subgroup
A      X           0.666667
       Y           1.000000
       Z           1.333333
B      X           0.333333
       Y           0.500000
       Z           0.666667
Name: Value, dtype: float64

在这个示例中，我们首先按 Group 和 Subgroup 列对数据进行分组，并计算每个组的均值。然后，我们按 Group 列再次对均值数据进行分组，并计算每个组的均值。最后，我们将每个组的均值除以整体的均值，得到不同层级上的聚合差异。