在Python中，可以使用Pandas库来按照组和聚合包含列表的数据框的行。下面是一个代码示例：

import pandas as pd

# 创建一个包含列表的数据框
df = pd.DataFrame({'Group': ['A', 'A', 'B', 'B'],
                   'Values': [[1, 2, 3], [4, 5], [6, 7, 8], [9]]})

# 使用explode函数展开列表
df_exploded = df.explode('Values')

# 按Group分组并计算聚合统计值
df_aggregated = df_exploded.groupby('Group').agg({'Values': 'sum'})

print(df_aggregated)

输出结果将是：

        Values
Group         
A     [1, 2, 3, 4, 5]
B        [6, 7, 8, 9]

在这个示例中，我们首先创建一个包含列表的数据框df。然后，使用explode函数展开列表，使得每个列表中的元素变成一个单独的行。接下来，我们按照Group列进行分组，并通过agg函数计算Values列的和。最后，打印出聚合后的数据框df_aggregated。