要按照一个布尔变量分组并为每个组创建一个新的列，可以使用pandas的groupby()和apply()方法。

以下是一个示例代码：

import pandas as pd

# 创建示例数据
data = {'Name': ['Tom', 'Nick', 'John', 'Tom', 'John'],
        'Age': [20, 21, 22, 20, 22],
        'IsMale': [True, True, False, True, False]}
df = pd.DataFrame(data)

# 定义一个函数来为每个组创建新的列
def create_new_column(group):
    group['NewColumn'] = group['Age'] * 2
    return group

# 按照布尔变量IsMale分组，并使用apply方法调用创建新列的函数
df = df.groupby('IsMale').apply(create_new_column)

# 打印结果
print(df)

输出结果：

   Name  Age  IsMale  NewColumn
0   Tom   20    True         40
1  Nick   21    True         42
2  John   22   False         44
3   Tom   20    True         40
4  John   22   False         44

在这个示例中，我们首先创建了一个包含姓名、年龄和性别的示例数据框。然后，我们定义了一个函数create_new_column()，它接受一个分组并为每个分组创建一个新的列。最后，我们使用groupby()方法按照布尔变量IsMale分组，并使用apply()方法调用函数来为每个组创建新的列。