要按组创建基于特定行和特定列的新变量，可以使用Pandas库来解决。以下是一个示例代码：

import pandas as pd

# 创建一个示例数据帧
df = pd.DataFrame({'组别': ['A', 'A', 'B', 'B', 'C', 'C'],
                   '行号': [1, 2, 1, 2, 1, 2],
                   '特定列': [10, 20, 30, 40, 50, 60]})

# 按组计算新变量
df['新变量'] = df.groupby('组别')['特定列'].transform('sum')

print(df)

输出结果如下：

  组别  行号  特定列  新变量
0  A   1   10   30
1  A   2   20   30
2  B   1   30   70
3  B   2   40   70
4  C   1   50  110
5  C   2   60  110

在这个示例中，我们创建了一个包含组别、行号和特定列的数据帧。然后，我们使用groupby函数按组别对数据进行分组，并使用transform函数计算每个组别的特定列的总和。最后，我们将计算结果赋值给一个新的列“新变量”。这样，我们就成功地按组创建了基于特定行和特定列的新变量。