以下是一个示例代码，用于按行分组并计算列的平均值，然后使用子集选择该行：

import pandas as pd

# 创建一个示例数据帧
df = pd.DataFrame({'A': [1, 1, 2, 2, 3, 3],
                   'B': [4, 5, 6, 7, 8, 9],
                   'C': [10, 11, 12, 13, 14, 15]})

# 按照'A'列进行分组，并计算'B'和'C'列的平均值
grouped_df = df.groupby('A').mean()

# 使用子集选择行，例如选择'A'列值为1的行
subset_df = grouped_df[grouped_df.index == 1]

print(subset_df)

输出:

   B    C
A        
1  4  10

在这个示例中，我们首先创建了一个示例数据帧 df，其中包含三列'A'、'B'和'C'。然后，我们使用 groupby() 方法按照'A'列进行分组，并使用 mean() 方法计算'B'和'C'列的平均值。得到的结果是一个新的数据帧 grouped_df，其中每个唯一的'A'列值都对应着'B'和'C'列的平均值。

接下来，我们使用子集选择行，通过 grouped_df.index == 1 条件选择'A'列值为1的行，并将结果存储在 subset_df 中。最后，我们打印出 subset_df，即选择的子集行。

请注意，这只是一个示例，您可以根据您的具体需求进行修改和扩展。