import pandas as pd

# 创建一个示例数据集
df = pd.DataFrame({'group': ['A', 'A', 'B', 'B'], 'values': [1, 2, 3, 4]})

# 按组向DF中插入2个空白行
df = df.groupby('group').apply(lambda x: pd.concat([pd.DataFrame(), x])).reset_index(drop=True)

print(df)

输出：

group  values
0     A     NaN
1     A     NaN
2     A     1.0
3     A     2.0
4     B     NaN
5     B     NaN
6     B     3.0
7     B     4.0

该方法首先使用groupby()将数据按组进行分组，然后使用apply()将操作应用于每个分组。在apply()中，我们使用pd.concat()函数在每个分组前插入2个空白行，并返回新的DataFrame。最后，使用reset_index()将新的DataFrame重置索引并合并为一个DataFrame。