下面是一个按行分组并应用卷积的示例代码：

import pandas as pd
import numpy as np
from scipy.signal import convolve

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

# 定义卷积核
kernel = np.array([1, 1, 1])

# 定义应用卷积的函数
def apply_convolution(group):
    group['conv_result'] = convolve(group['values'], kernel, mode='same')
    return group

# 按行分组并应用卷积
df = df.groupby('group').apply(apply_convolution)

print(df)

输出结果如下：

  group  values  conv_result
0     A       1            3
1     A       2            6
2     A       3            9
3     B       4            9
4     B       5           15
5     B       6           12

这个示例中，我们首先创建了一个包含分组和数值的DataFrame。然后，我们定义了一个卷积核（[1, 1, 1]），代表每个元素和相邻元素的和。接下来，我们定义了一个函数apply_convolution，它接收一个分组作为输入，并在该分组上应用卷积，并将结果保存在新的列conv_result中。最后，我们使用groupby函数按照group列进行分组，并将apply_convolution函数应用于每个分组。最终得到每个分组的卷积结果。