要按照组中出现的顺序将数字添加到分组的pandas值中，可以使用groupby和apply函数来实现。下面是一个包含代码示例的解决方法：

import pandas as pd

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

# 定义一个函数，将数字按照组中出现的顺序添加到分组的值中
def add_numbers(group):
    group['NewValue'] = range(1, len(group) + 1)
    return group

# 使用groupby和apply函数将数字按照组中出现的顺序添加到分组的值中
df = df.groupby('Group').apply(add_numbers)

# 打印结果
print(df)

输出结果如下：

  Group  Value  NewValue
0     A      1         1
1     A      2         2
2     B      3         1
3     B      4         2
4     B      5         3
5     C      6         1

在这个示例中，我们首先创建一个包含分组和值的DataFrame。然后，我们定义了一个函数add_numbers，该函数将数字按照组中出现的顺序添加到分组的值中，并将其存储在一个名为NewValue的新列中。最后，我们使用groupby和apply函数将这个函数应用到每个组上，并将结果存储回原始的DataFrame中。最终，我们得到了按照组中出现的顺序将数字添加到分组的pandas值中的结果。