以下是一个按组创建每个组的列的示例代码：

import pandas as pd

# 创建一个示例数据框
data = {'Group': ['A', 'A', 'B', 'B', 'C', 'C'],
        'Value': [1, 2, 3, 4, 5, 6]}
df = pd.DataFrame(data)

# 使用groupby和apply函数创建新的列
df['Sum_by_Group'] = df.groupby('Group')['Value'].apply(lambda x: x.sum())

print(df)

输出结果：

  Group  Value  Sum_by_Group
0     A      1             3
1     A      2             3
2     B      3             7
3     B      4             7
4     C      5            11
5     C      6            11

在上面的示例中，我们首先创建了一个包含“Group”和“Value”两列的示例数据框。然后，我们使用groupby函数按照“Group”列进行分组，并使用apply函数对每个组的“Value”列进行求和操作。最后，我们将新的列“Sum_by_Group”赋值给数据框。