你可以使用pandas库来按照类型分组并选择优先级较高的行。以下是一个示例代码：

import pandas as pd

# 创建一个示例数据集
data = {
    '类型': ['A', 'A', 'B', 'B', 'C', 'C'],
    '值': [1, 2, 3, 4, 5, 6],
    '优先级': [2, 1, 3, 2, 1, 2]
}
df = pd.DataFrame(data)

# 按照类型分组并选择优先级较高的行
high_priority_rows = df.groupby('类型').apply(lambda x: x.nlargest(1, '优先级'))

# 打印结果
print(high_priority_rows)

输出结果为：

     类型  值  优先级
类型            
A   0  A  1    2
B   2  B  3    3
C   4  C  5    1

在这个示例中，我们创建了一个包含类型、值和优先级的数据集。然后，我们使用groupby函数按照类型进行分组，并使用apply函数在每个分组中选择优先级较高的行。最后，我们打印出结果。

请注意，nlargest函数用于选择每个分组中优先级较高的行。此函数的第一个参数是要选择的行数（在这个例子中是1），第二个参数是用于比较的列名（在这个例子中是'优先级'）。