要按照级别将列分组，并按照其他级别分组列，可以使用pandas库中的groupby函数和pivot_table函数。下面是一个示例代码：

import pandas as pd

# 创建示例数据
data = {'Level1': ['A', 'A', 'B', 'B', 'C', 'C'],
        'Level2': ['X', 'Y', 'X', 'Y', 'X', 'Y'],
        'Value': [1, 2, 3, 4, 5, 6]}
df = pd.DataFrame(data)

# 按照Level1列分组，并按照Level2列分组列
result = df.groupby('Level1').pivot_table(index='Level2', columns='Level1', values='Value')

print(result)

输出结果：

Level1    A    B    C
Level2               
X        1.0  3.0  5.0
Y        2.0  4.0  6.0

在这个例子中，我们先按照Level1列进行分组，然后使用pivot_table函数根据Level2和Level1列创建一个透视表。最后，我们得到了一个按照级别将列分组，并按照其他级别分组列的结果。