以下是一个示例代码，演示如何按照指定的组对一个列进行求和，并将求和结果作为新列添加到数据框中。

import pandas as pd

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

# 按组求和，并将结果作为新列添加到数据框中
df['Sum'] = df.groupby('Group')['Value'].transform('sum')

print(df)

输出结果:

  Group  Value  Sum
0     A      1    8
1     A      2    8
2     B      3   13
3     B      4   13
4     A      5    8
5     B      6   13

在这个示例中，我们使用groupby函数将数据按照Group列进行分组，然后使用transform函数对Value列进行求和。transform函数会对每个组内的元素进行操作，并返回一个与原始数据框相同长度的序列，所以我们可以将其作为一个新列添加到数据框中。