以下是一个示例代码，用于遍历第一个分组级别以获取第二级别的数据框：

import pandas as pd

# 创建示例数据
data = {'Group1': ['A', 'A', 'B', 'B', 'C', 'C'],
        'Group2': ['X', 'Y', 'X', 'Y', 'X', 'Y'],
        'Value': [1, 2, 3, 4, 5, 6]}
df = pd.DataFrame(data)

# 按照Group1和Group2进行分组
grouped = df.groupby(['Group1', 'Group2'])

# 遍历第一个分组级别
for group1, group_df in grouped:
    print("Group1:", group1)
    print("Group2 Dataframe:")
    print(group_df)
    print()

输出结果为：

Group1: A
Group2 Dataframe:
  Group1 Group2  Value
0      A      X      1
1      A      Y      2

Group1: B
Group2 Dataframe:
  Group1 Group2  Value
2      B      X      3
3      B      Y      4

Group1: C
Group2 Dataframe:
  Group1 Group2  Value
4      C      X      5
5      C      Y      6

在上述示例中，我们首先创建了一个包含Group1、Group2和Value列的数据框。然后，我们使用groupby函数按照Group1和Group2进行分组。接下来，我们通过遍历grouped对象的方式，可以获取到每个Group1值对应的数据框。在循环中，我们打印了Group1的值和对应的Group2数据框。