在Python中，可以使用pandas库来进行按管理层次分组查找数据。下面是一个使用pandas库的示例代码：

import pandas as pd

# 创建示例数据
data = {
    '部门': ['销售部', '销售部', '人力资源部', '人力资源部', '财务部', '财务部'],
    '员工': ['张三', '李四', '王五', '赵六', '刘七', '陈八'],
    '工资': [5000, 6000, 7000, 8000, 9000, 10000]
}

df = pd.DataFrame(data)

# 按部门分组并计算平均工资
grouped = df.groupby('部门')['工资'].mean()

print(grouped)

输出结果:

部门
人力资源部     7500.0
销售部       5500.0
财务部       9500.0
Name: 工资, dtype: float64

在上述代码中，首先创建了一个包含部门、员工和工资的示例数据。然后使用pd.DataFrame()函数将数据转换为DataFrame对象。

接下来，使用groupby()函数按部门对数据进行分组，并选择要进行操作的列（例如这里选择了工资列）。然后使用mean()函数计算每个部门的平均工资。

最后，打印输出分组后的结果。输出结果为每个部门的平均工资。