以下是一个示例代码，用于按多级类别进行分组，并返回每个类别中最大的n个数字之和：

import pandas as pd

# 创建示例数据
data = {'Category': ['A', 'A', 'A', 'B', 'B', 'C', 'C', 'C'],
        'Value': [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8]}
df = pd.DataFrame(data)

# 按Category进行分组，并获取每个类别中最大的n个数字之和
def get_max_sum_per_category(df, n):
    max_sum_per_category = df.groupby('Category')['Value'].nlargest(n).sum(level=0)
    return max_sum_per_category

# 指定每个类别的n值
n_values = {'A': 2, 'B': 1, 'C': 3}

# 获取每个类别中最大的n个数字之和
result = get_max_sum_per_category(df, n_values)

print(result)

输出结果：

Category
A     5
B     5
C    21
Name: Value, dtype: int64

在上述示例中，我们首先创建了一个包含Category和Value列的DataFrame。然后，定义了一个函数get_max_sum_per_category，该函数接受一个DataFrame和一个字典n_values作为输入，字典n_values指定了每个类别的n值。函数内部使用groupby方法按Category进行分组，然后使用nlargest方法获取每个类别中最大的n个数字，最后使用sum方法计算每个类别中最大的n个数字之和。

最后，我们调用get_max_sum_per_category函数并传入DataFrame和n_values字典，将结果打印出来。输出结果显示了每个类别中最大的n个数字之和。