在Pandas中，可以使用groupby函数对DataFrame进行分组，并使用循环遍历每个分组的列。以下是一个包含代码示例的解决方法：

import pandas as pd

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

# 使用groupby函数按Group列进行分组
grouped = df.groupby('Group')

# 遍历每个分组的列
for group, group_df in grouped:
    print(f"Group: {group}")
    print(group_df['Value'])  # 可以根据需要处理每个分组的列数据
    print()

输出结果：

Group: A
0    1
1    2
Name: Value, dtype: int64

Group: B
2    3
3    4
Name: Value, dtype: int64

Group: C
4    5
5    6
Name: Value, dtype: int64

在上述示例中，首先创建了一个包含分组列和数值列的DataFrame。然后使用groupby函数按Group列进行分组，将分组结果存储在grouped变量中。

接下来，使用for循环遍历每个分组。每次迭代时，group变量表示当前分组的值，group_df变量表示当前分组的DataFrame。可以根据需要处理每个分组的列数据，例如打印列数据。