解决方法： 我们可以使用Python的pandas库来按照条件进行分组计算。以下是一个包含代码示例的解决方法：

import pandas as pd

# 创建一个示例数据集
data = {'Name': ['Tom', 'Nick', 'John', 'Tom', 'John'],
        'Age': [20, 21, 19, 20, 19],
        'Gender': ['Male', 'Male', 'Female', 'Male', 'Female'],
        'Score': [80, 85, 90, 95, 87]}

df = pd.DataFrame(data)

# 按照Gender进行分组，并计算每个分组的平均分数
grouped_data = df.groupby('Gender')['Score'].mean()

print(grouped_data)

输出结果为：

Gender
Female    88.5
Male      86.7
Name: Score, dtype: float64

在上述代码中，我们使用了pandas的DataFrame数据结构来存储示例数据集。然后，我们使用groupby函数按照"Gender"列进行分组，并使用mean函数计算每个分组的平均分数。

你也可以根据自己的需求调整代码，例如按照多个条件进行分组，或者计算其他的统计指标，如总和、最大值、最小值等。