以下是一个示例解决方案，用于按组获取最大值并增加约束条件的问题：

import pandas as pd

# 创建示例数据
data = {
    'group': ['A', 'A', 'B', 'B', 'B', 'C'],
    'value': [10, 8, 5, 12, 9, 15]
}
df = pd.DataFrame(data)

# 按组获取最大值
max_values = df.groupby('group')['value'].max()

# 添加约束条件（示例为大于等于10）
max_values_constrained = max_values[max_values >= 10]

print(max_values_constrained)

输出结果为：

group
A    10
B    12
C    15
Name: value, dtype: int64

在上述示例中，我们使用pandas库来处理数据。首先，我们创建一个包含组和值的示例数据帧df。然后，我们使用groupby方法按组对value列进行分组并获取每个组的最大值。最后，我们可以添加约束条件（在此示例中为大于等于10），并仅保留满足约束条件的最大值。

请注意，这只是一个示例解决方案，实际代码可能因问题的具体要求而有所不同。