以下是按照主键分组和按照主键和相关列分组的解决方法的代码示例：

按照主键分组：

import pandas as pd

# 创建示例数据帧
df = pd.DataFrame({'主键列': [1, 1, 2, 2, 3],
                   '相关列': ['A', 'B', 'C', 'D', 'E']})

# 按照主键列分组
grouped = df.groupby('主键列')

# 遍历每个分组
for name, group in grouped:
    print('主键值:', name)
    print('相关列:', group['相关列'].tolist())
    print('---')

按照主键和相关列分组：

import pandas as pd

# 创建示例数据帧
df = pd.DataFrame({'主键列': [1, 1, 2, 2, 3],
                   '相关列': ['A', 'B', 'C', 'D', 'E']})

# 按照主键列和相关列分组
grouped = df.groupby(['主键列', '相关列'])

# 遍历每个分组
for name, group in grouped:
    print('主键值:', name[0])
    print('相关列值:', name[1])
    print('---')

这些示例代码演示了如何使用Pandas库将数据按照主键分组或按照主键和相关列分组。在按照主键分组的示例中，我们首先创建一个数据帧，然后使用groupby方法按照主键列进行分组。然后我们遍历每个分组，并打印主键值和相关列的值。

在按照主键和相关列分组的示例中，我们使用groupby方法的参数传递一个主键列和相关列的列表来进行分组。然后我们遍历每个分组，并打印主键值和相关列值。

这些示例代码可以帮助你理解如何按照主键分组或按照主键和相关列分组，并根据你的需求进行相应的操作。