以下是一个示例代码解决方案，可以按列分组并按层次选择：

import pandas as pd

# 创建示例数据框
data = {
    'A': [1, 1, 2, 2, 3, 3],
    'B': ['a', 'b', 'a', 'b', 'a', 'b'],
    'C': ['x', 'y', 'z', 'x', 'y', 'z'],
    'D': [10, 20, 30, 40, 50, 60]
}

df = pd.DataFrame(data)

# 按列分组并按层次选择
grouped = df.groupby(['A', 'B'])
result = grouped.get_group((2, 'a'))

print(result)

输出结果为：

   A  B  C   D
2  2  a  z  30

在这个示例中，我们使用了Pandas库来处理数据。首先，我们创建了一个示例数据框df，其中包含了四列：A、B、C和D。然后，我们使用groupby方法按A和B列进行分组。接下来，我们使用get_group方法选择分组为(2, 'a')的行。最后，我们打印输出结果。

你可以根据自己的数据框和条件修改代码来适应你的具体情况。