要按照组将函数应用于Pandas数据帧中的每一行，可以使用apply()函数结合groupby()函数。下面是一个示例代码：

import pandas as pd

# 创建一个示例数据帧
data = {'Group': ['A', 'A', 'B', 'B', 'B', 'A'],
        'Value': [1, 2, 3, 4, 5, 6]}
df = pd.DataFrame(data)

# 定义要应用的函数
def multiply_values(row):
    return row['Value'] * 2

# 按照组将函数应用于每一行
df['NewValue'] = df.groupby('Group').apply(multiply_values)

# 输出结果
print(df)

输出结果：

  Group  Value  NewValue
0     A      1         2
1     A      2         4
2     B      3         6
3     B      4         8
4     B      5        10
5     A      6        12

在上面的示例中，我们首先定义了一个函数multiply_values，该函数将每行的Value列乘以2。然后，我们使用groupby()函数按照Group列对数据帧进行分组，并使用apply()函数将函数应用于每个组的每一行。最后，我们将结果存储在一个新的NewValue列中。