要按照更高级别的列合并数据帧，可以使用pandas库中的merge()函数。下面是一个示例代码：

import pandas as pd

# 创建两个数据帧
df1 = pd.DataFrame({'A': ['A0', 'A1', 'A2', 'A3'],
                    'B': ['B0', 'B1', 'B2', 'B3'],
                    'key': ['K0', 'K1', 'K2', 'K3']})

df2 = pd.DataFrame({'C': ['C0', 'C1', 'C2', 'C3'],
                    'D': ['D0', 'D1', 'D2', 'D3'],
                    'key': ['K0', 'K1', 'K2', 'K3']})

# 按照更高级别的列'key'合并数据帧
merged_df = pd.merge(df1, df2, on='key')

print(merged_df)

输出结果为：

    A   B key   C   D
0  A0  B0  K0  C0  D0
1  A1  B1  K1  C1  D1
2  A2  B2  K2  C2  D2
3  A3  B3  K3  C3  D3

在这个示例中，我们创建了两个数据帧df1和df2，它们都包含一个列'key'。接下来，我们使用merge()函数按照更高级别的列'key'来合并两个数据帧。通过指定on='key'参数，我们告诉merge()函数按照'key'列的值进行合并。最后，我们打印出合并后的数据帧merged_df。