下面是一个示例代码，展示了如何创建和使用部分融化的分层索引：

import pandas as pd

# 创建示例数据框
data = {
    'A': ['foo', 'foo', 'foo', 'foo', 'bar', 'bar', 'bar', 'bar', 'bar'],
    'B': ['one', 'one', 'one', 'two', 'two', 'two', 'two', 'one', 'one'],
    'C': ['x', 'y', 'x', 'y', 'x', 'y', 'x', 'y', 'x'],
    'D': [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9]
}
df = pd.DataFrame(data)

# 创建部分融化的分层索引
melted = pd.melt(df, id_vars=['A', 'B'], value_vars=['C', 'D'], var_name='Var', value_name='Val')

# 输出融化后的结果
print(melted)

输出结果如下：

     A    B Var  Val
0  foo  one   C    x
1  foo  one   C    y
2  foo  one   C    x
3  foo  two   C    y
4  bar  two   C    x
5  bar  two   C    y
6  bar  two   C    x
7  bar  one   C    y
8  bar  one   C    x
9  foo  one   D    1
10 foo  one   D    2
11 foo  one   D    3
12 foo  two   D    4
13 bar  two   D    5
14 bar  two   D    6
15 bar  two   D    7
16 bar  one   D    8
17 bar  one   D    9

在示例代码中，我们首先创建了一个包含四列的数据框。然后使用pd.melt()函数将数据框部分融化，指定id_vars参数为['A', 'B']表示保持这两列不变，指定value_vars参数为['C', 'D']表示对这两列进行融化。最后，我们指定var_name参数为'Var'表示融化后的列名称为'Var'，指定value_name参数为'Val'表示融化后的值列名称为'Val'。最后，我们打印出融化后的结果。