以下是一个示例代码，演示如何按行分组和合并一个变量的值，同时保留其他变量。

假设我们有一个包含学生姓名、科目和成绩的数据集，我们想要按照学生姓名分组，并将每个学生的科目和成绩合并为一个列表。

import pandas as pd

# 创建示例数据集
data = {'姓名': ['张三', '张三', '李四', '李四', '王五', '王五'],
        '科目': ['数学', '英语', '数学', '英语', '数学', '英语'],
        '成绩': [90, 85, 95, 88, 92, 90]}

df = pd.DataFrame(data)

# 按姓名分组，并合并科目和成绩为列表
grouped = df.groupby('姓名').apply(lambda x: list(zip(x['科目'], x['成绩'])))

print(grouped)

输出结果为：

姓名
张三    [(数学, 90), (英语, 85)]
李四    [(数学, 95), (英语, 88)]
王五    [(数学, 92), (英语, 90)]
dtype: object

在这个示例中，我们使用了groupby函数按照姓名进行分组。然后，我们使用apply函数将每个分组中的科目和成绩合并为一个列表。最后，我们打印出了结果。

请注意，最终的结果是一个Series对象，其中每个元素是一个包含科目和成绩的列表。