在Python中，可以使用pandas库来进行按照一组值进行分组和执行聚合函数的操作。

下面是一个示例代码：

import pandas as pd

# 创建一个示例数据集
data = {'Group': ['A', 'A', 'B', 'B', 'A', 'B'],
        'Value': [1, 2, 3, 4, 5, 6]}

df = pd.DataFrame(data)

# 按照Group列进行分组，并执行求和和计数操作
grouped = df.groupby('Group').agg({'Value': ['sum', 'count']})

print(grouped)

运行以上代码，输出结果如下：

      Value     
        sum count
Group            
A         8     3
B        13     3

在上面的代码中，我们首先创建了一个包含Group和Value两列的DataFrame。然后，使用groupby函数将数据按照Group列进行分组。接下来，使用agg函数来指定要执行的聚合函数，传入一个字典作为参数，其中键为要执行聚合的列名，值为要执行的聚合函数列表。在示例中，我们对Value列执行了求和和计数操作。

最后，打印出分组和聚合后的结果。可以看到，每个Group的Value列的求和结果和计数结果都被计算出来了。