以下是一个示例代码，演示如何按列搜索具有层次化索引的Pandas DataFrame：

import pandas as pd

# 创建具有层次化索引的DataFrame
data = {'A': [1, 2, 3, 4, 5],
        'B': [6, 7, 8, 9, 10],
        'C': [11, 12, 13, 14, 15]}
index = pd.MultiIndex.from_tuples([('Group1', 'A'), ('Group1', 'B'), ('Group2', 'A'), ('Group2', 'B'), ('Group3', 'A')],
                                 names=['Group', 'Letter'])
df = pd.DataFrame(data, index=index)

# 打印DataFrame
print(df)

# 按单列搜索具有层次化索引的DataFrame
search_column = 'A'
search_value = 3
result = df.loc[df.index.get_level_values('Letter') == search_column].loc[df.loc[:, search_column] == search_value]
print(result)

在上述示例代码中，首先创建了一个具有层次化索引的DataFrame。然后，通过使用loc方法，我们可以按单列搜索DataFrame。在此示例中，我们按列'A'搜索值为3的行，并将结果打印出来。