假设我们有以下示例数据：

我们想按列1中的子数组分组，创建一个变量深度的子集，最终输出结果如下：

{ "A": { "1": {}, "4": {} }, "B": { "2": {}, "6": {} }, "C": { "3": {}, "5": {} } }

这里是一个示例代码，用于解决此问题：

data = [
  {'col1': 'A', 'col2': 1},
  {'col1': 'B', 'col2': 2},
  {'col1': 'C', 'col2': 3},
  {'col1': 'A', 'col2': 4},
  {'col1': 'C', 'col2': 5},
  {'col1': 'B', 'col2': 6},
]

result = {}

for row in data:
    current_level = result
    for subcolumn in row['col1']:
        current_level = current_level.setdefault(subcolumn, {})
    current_level[row['col2']] = {}

print(json.dumps(result, indent=2))

该代码使用字典实现了一个多层嵌套的数据结构。它遍历数据中的每一行，将列1中的每个字符作为一个层级，在字典中创建一个嵌套结构。最后，在最底层的嵌套结构中添加一个空字典，作为最终子集的末尾。最终结果通过json.dumps()函数以良好的格式输出。

注意：如果想要按列1的顺序排序，请先对数据进行排序。