在Python中，可以使用pandas库来实现保持对其他列的访问的情况下进行分组操作。以下是一个示例代码：

import pandas as pd

# 创建一个示例数据集
data = {
    'group': ['A', 'B', 'A', 'B', 'A'],
    'value1': [1, 2, 3, 4, 5],
    'value2': [6, 7, 8, 9, 10]
}
df = pd.DataFrame(data)

# 对 group 列进行分组，并计算每个分组中 value1 的平均值
df['value1_mean'] = df.groupby('group')['value1'].transform('mean')

# 打印结果
print(df)

输出结果如下：

  group  value1  value2  value1_mean
0     A       1       6          3.0
1     B       2       7          3.0
2     A       3       8          3.0
3     B       4       9          3.0
4     A       5      10          3.0

在上面的示例中，我们首先创建了一个包含 'group'、'value1' 和 'value2' 列的DataFrame。然后，我们使用 groupby() 方法对 'group' 列进行分组，并使用 transform() 方法计算每个分组中 'value1' 列的平均值。最后，我们将计算结果存储在一个新的 'value1_mean' 列中，以便保持对其他列的访问。