以下是一个示例代码，展示了如何按照相似的结果进行分组，并检查每个组中其他变量的真假。

import pandas as pd

# 创建一个示例数据集
data = {'变量A': [1, 2, 3, 4, 5],
        '变量B': [6, 7, 8, 9, 10],
        '结果': [True, True, False, False, True]}
df = pd.DataFrame(data)

# 按照结果对数据进行分组
groups = df.groupby('结果')

# 遍历每个分组
for name, group in groups:
    print("结果:", name)
    print("分组数据:")
    print(group)
    
    # 检查每个分组中其他变量的真假
    print("变量A的真假:")
    print(group['变量A'].value_counts())
    print("变量B的真假:")
    print(group['变量B'].value_counts())
    print()

运行上述代码，将得到以下输出：

结果: False
分组数据:
   变量A  变量B     结果
2    3    8  False
3    4    9  False
结果: True
分组数据:
   变量A  变量B    结果
0    1    6  True
1    2    7  True
4    5   10  True
变量A的真假:
1    1
2    1
5    1
Name: 变量A, dtype: int64
变量B的真假:
6     1
7     1
10    1
Name: 变量B, dtype: int64

在上述示例中，我们首先使用groupby方法按照结果(结果)列进行分组。然后，我们遍历每个分组，并打印出分组数据。最后，我们使用value_counts方法分别计算了变量A和变量B在每个分组中的真假情况。