在Python中，可以使用itertools.groupby()函数按照指定的键对一个可迭代对象进行分组。然后，可以使用字典推导式将分组后的结果转换为一个字典，其中键是分组的键，值是对应的整个对象。

下面是一个示例代码：

from itertools import groupby

# 示例数据
data = [
    {'name': 'Alice', 'age': 25, 'gender': 'Female'},
    {'name': 'Bob', 'age': 30, 'gender': 'Male'},
    {'name': 'Charlie', 'age': 35, 'gender': 'Male'},
    {'name': 'David', 'age': 25, 'gender': 'Male'},
    {'name': 'Eve', 'age': 30, 'gender': 'Female'}
]

# 按照年龄分组
data.sort(key=lambda x: x['age'])  # 先按照年龄排序，以便后续分组
grouped_data = groupby(data, key=lambda x: x['age'])  # 按照年龄分组

# 将分组后的结果转换为字典
result = {k: list(v) for k, v in grouped_data}

# 打印结果
for age, group in result.items():
    print(f'Age: {age}')
    for person in group:
        print(f'Name: {person["name"]}, Gender: {person["gender"]}')
    print()

输出结果如下：

Age: 25
Name: Alice, Gender: Female
Name: David, Gender: Male

Age: 30
Name: Bob, Gender: Male
Name: Eve, Gender: Female

Age: 35
Name: Charlie, Gender: Male

以上代码首先按照年龄对数据进行排序，然后使用groupby()函数按照年龄进行分组。最后，使用字典推导式将分组后的结果转换为字典。每个键对应一个年龄，对应的值是一个包含该年龄的所有对象的列表。最后，通过遍历字典的键和值，打印出每个分组的结果。