以下是一个示例代码，演示了如何按组对数据进行分组，并更改每个组的数据：

import pandas as pd

# 创建示例数据
data = {
    'Group': ['A', 'A', 'B', 'B', 'B', 'C'],
    'Value': [1, 2, 3, 4, 5, 6]
}

df = pd.DataFrame(data)

# 按组进行分组
grouped = df.groupby('Group')

# 遍历每个组
for group_name, group_data in grouped:
    # 更改每个组的数据
    transformed_data = group_data['Value'] * 2
    
    # 将更改后的数据更新到原始数据框中
    df.loc[group_data.index, 'TransformedValue'] = transformed_data
    
print(df)

输出结果：

  Group  Value  TransformedValue
0     A      1               2.0
1     A      2               4.0
2     B      3               6.0
3     B      4               8.0
4     B      5              10.0
5     C      6              12.0

在这个示例中，我们使用groupby函数将数据按照Group列进行分组。然后，我们遍历每个组，通过对Value列的值乘以2来更改数据。最后，我们使用loc函数将更改后的数据更新到原始数据框中，并添加一个新的列TransformedValue来存储更改后的数据。