要按照一列中的标签列表对Pandas DataFrame的行进行分组，可以使用Pandas的groupby方法。下面是一个示例代码：

import pandas as pd

# 创建示例DataFrame
data = {
    '标签': ['A', 'B', 'A', 'B', 'C', 'A', 'B', 'C'],
    '数值': [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8]
}
df = pd.DataFrame(data)

# 定义标签列表
label_list = ['A', 'B']

# 按照标签列表对行进行分组
grouped = df[df['标签'].isin(label_list)].groupby('标签')

# 打印分组结果
for label, group in grouped:
    print(f"标签: {label}")
    print(group)
    print()

这个示例代码中，我们首先创建了一个示例DataFrame，包含了一个标签列和一个数值列。然后，我们定义了一个标签列表label_list，包含了我们想要按照分组的标签。接着，我们使用df['标签'].isin(label_list)来创建一个布尔索引，选择标签列中包含在标签列表中的行。最后，我们使用groupby('标签')将这些行按照标签列进行分组。

在打印结果时，我们使用了一个循环来遍历每个分组，然后打印分组的标签和相应的行数据。

这个方法的好处是它使用了Pandas的向量化操作，因此在处理大型数据集时，效率比较高。