可以使用pandas库中的groupby和transform函数来实现此操作。代码示例如下：

import pandas as pd

# 创建数据集
data = {
    'group': ['A', 'A', 'B', 'B', 'C', 'C'],
    'value': [10, 20, 30, 40, 50, 60],
    'special': [15, 15, 25, 25, 35, 35]
}
df = pd.DataFrame(data)

# 按照group分组，并在每个分组内添加一个新列
df['new_column'] = df.groupby('group')['special'].transform('first')

print(df)

输出结果如下：

  group  value  special  new_column
0     A     10       15          15
1     A     20       15          15
2     B     30       25          25
3     B     40       25          25
4     C     50       35          35
5     C     60       35          35

其中，groupby函数根据group列对数据进行分组，transform函数在每个分组内将special列的第一个值赋给新列new_column。