以下是按照一列中的分组和标准化名称的代码示例：

import pandas as pd
from sklearn.preprocessing import StandardScaler

# 创建示例数据
data = {'Group': ['A', 'B', 'A', 'B', 'A', 'B'],
        'Value': [10, 20, 30, 40, 50, 60]}
df = pd.DataFrame(data)

# 按照分组进行分组和标准化名称
grouped = df.groupby('Group')
df['Standardized Value'] = grouped['Value'].transform(lambda x: StandardScaler().fit_transform(x.values.reshape(-1, 1)))

print(df)

运行以上代码，将得到以下输出：

  Group  Value  Standardized Value
0     A     10           -1.224745
1     B     20           -1.224745
2     A     30            0.000000
3     B     40            0.000000
4     A     50            1.224745
5     B     60            1.224745

在这个示例中，我们使用pandas库创建了一个包含分组和值的DataFrame。然后，我们使用groupby函数按照分组列进行分组。接下来，我们使用transform函数将每个分组中的值进行标准化处理。在这里，我们使用了StandardScaler类来进行标准化，该类可以将值缩放到均值为0，标准差为1的范围内。最后，我们将标准化后的值添加到DataFrame中的新列"Standardized Value"中。