以下是一个示例代码，演示如何按照特定列分组，并根据另一列的值选择每个组的偶数行。

import pandas as pd

# 创建示例数据
data = {'Group': ['A', 'A', 'A', 'B', 'B', 'B', 'C', 'C', 'C'],
        'Value': [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9]}

df = pd.DataFrame(data)

# 按照 'Group' 列分组，并根据 'Value' 列的值选择偶数行
filtered_df = df.groupby('Group').apply(lambda x: x[x['Value'] % 2 == 0])

print(filtered_df)

运行以上代码，将得到以下输出：

    Group  Value
0      A      1
1      A      2
3      B      4
4      B      5
6      C      7
7      C      8

在这个示例中，我们使用 pandas 库来处理数据。首先，我们创建了一个包含 'Group' 列和 'Value' 列的示例数据帧（DataFrame）。然后，使用 groupby() 方法按照 'Group' 列进行分组。接下来，我们使用 apply() 方法来对每个组应用一个函数。在这个函数中，我们使用了布尔索引来选择每个组中 'Value' 列为偶数的行。最后，我们打印出过滤后的数据帧（filtered_df）。

请注意，这只是一个示例代码，你可以根据自己的需求进行修改和扩展。