要按照一个列进行分组，通过第二个列进行聚合并显示其他列，可以使用pandas库中的groupby函数。

以下是一个示例代码：

import pandas as pd

# 创建示例数据
data = {'Group': ['A', 'A', 'B', 'B', 'B'],
        'Value': [1, 2, 3, 4, 5],
        'Other': ['X', 'Y', 'Z', 'W', 'Q']}
df = pd.DataFrame(data)

# 按照 'Group' 列进行分组，并通过 'Value' 列进行聚合（这里使用sum函数作为聚合函数）
result = df.groupby('Group')['Value'].sum()

print(result)

运行上述代码，将会输出按照 'Group' 列分组并通过 'Value' 列进行聚合后的结果：

Group
A     3
B    12
Name: Value, dtype: int64

以上代码中，我们首先创建了一个包含 'Group'、'Value' 和 'Other' 列的示例数据DataFrame。然后，使用groupby函数按照 'Group' 列进行分组，并通过 'Value' 列进行聚合（这里使用sum函数）。最后，通过打印结果，可以看到按照 'Group' 列分组并通过 'Value' 列聚合后的结果。

你可以根据实际需求修改上述代码，以适应你的数据和聚合操作。