使用pandas库的groupby()函数和agg()函数来实现按值聚合分组行。

示例代码如下：

import pandas as pd

# 创建数据集
data = {'项目名称': ['A', 'A', 'B', 'B', 'C', 'C'],
        '数值': [1, 2, 3, 4, 5, 6],
        '日期': ['2020-01-01', '2020-01-02', '2020-01-03', '2020-01-04', '2020-01-05', '2020-01-06']}
df = pd.DataFrame(data)

# 按项目名称分组并对数值取平均值
grouped = df.groupby('项目名称').agg({'数值': 'mean'})

# 输出分组结果
print(grouped)

运行结果：

          数值
项目名称      
A        1.5
B        3.5
C        5.5

以上示例代码中，我们创建了一个包含项目名称、数值和日期的数据集，使用groupby()函数按项目名称进行了分组，并使用agg()函数对数值取了平均值。最后输出了分组结果。

通过这种方法，我们可以根据数据集的不同需求，自由地进行聚合和分组操作，得到想要的结果。