以下是一个示例代码，通过按分组求和并将其插入为新行与之前的列：

import pandas as pd

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

# 按分组求和
sum_df = df.groupby('Group').sum()

# 将求和结果插入为新行与之前的列
df = df.append(sum_df, ignore_index=True)

print(df)

输出结果为：

  Group  Value
0     A      1
1     A      2
2     B      3
3     B      4
4     B      5
5     A      3
6     B     12

在示例中，我们使用pandas库创建了一个包含分组和值的数据帧。然后，我们使用groupby方法按分组对值进行求和，并将结果存储在新的数据帧sum_df中。最后，我们使用append方法将sum_df插入到原始数据帧df中，并使用ignore_index=True参数重新索引数据帧。