要按照一个列对Pandas数据帧进行分组，并对其他列进行乘法操作，可以使用Pandas的groupby()函数和apply()函数来实现。以下是一个示例代码：

import pandas as pd

# 创建一个示例数据帧
data = {'Group': ['A', 'A', 'B', 'B'],
        'Value1': [1, 2, 3, 4],
        'Value2': [5, 6, 7, 8]}
df = pd.DataFrame(data)

# 定义一个函数来进行乘法操作
def multiply_values(group):
    group['Value1'] = group['Value1'] * 10
    group['Value2'] = group['Value2'] * 100
    return group

# 按照'Group'列进行分组，并对其他列进行乘法操作
result = df.groupby('Group').apply(multiply_values)

print(result)

输出结果如下：

  Group  Value1  Value2
0     A      10     500
1     A      20     600
2     B      30     700
3     B      40     800

在这个示例中，我们首先创建了一个包含'Group'、'Value1'和'Value2'列的数据帧。然后，我们定义了一个名为multiply_values的函数，该函数将对传入的分组进行乘法操作。最后，我们使用groupby()函数按照'Group'列对数据帧进行分组，并使用apply()函数将multiply_values函数应用于每个分组。最终得到的结果是每个分组中的'Value1'和'Value2'列进行了乘法操作后的数据帧。