要按照特定列进行分组，并列出其他列的数据，可以使用Pandas库中的groupby函数和agg函数来实现。以下是一个包含代码示例的解决方法：

import pandas as pd

# 创建示例数据框
data = {'Group': ['A', 'A', 'B', 'B', 'B', 'C'],
        'Value1': [1, 2, 3, 4, 5, 6],
        'Value2': [7, 8, 9, 10, 11, 12]}
df = pd.DataFrame(data)

# 按照Group列进行分组，并列出Value1和Value2的数据
grouped = df.groupby('Group').agg({'Value1': 'sum', 'Value2': 'mean'})
print(grouped)

输出结果：

       Value1  Value2
Group                
A           3     7.5
B          12    10.0
C           6    12.0

以上代码首先创建了一个示例数据框df，其中包含Group列、Value1列和Value2列。然后使用groupby函数按照Group列进行分组，并使用agg函数对每个分组进行聚合操作。在agg函数中，我们通过字典指定要聚合的列和对应的聚合函数（这里使用了sum和mean函数）。最后，打印出分组聚合后的结果。