以下是按行分组找到平均值、最小值和最大值的解决方法的代码示例：

import numpy as np

def group_by_row(data):
    # 计算每一行的平均值、最小值和最大值
    avg_values = np.mean(data, axis=1)
    min_values = np.min(data, axis=1)
    max_values = np.max(data, axis=1)
    
    # 将结果放入字典中
    result = {"Average": avg_values, "Min": min_values, "Max": max_values}
    
    return result

# 示例数据
data = np.array([[1, 2, 3], [4, 5, 6], [7, 8, 9]])

# 按行分组计算平均值、最小值和最大值
result = group_by_row(data)

# 打印结果
for key, value in result.items():
    print(key + ": ", value)

输出结果为：

Average:  [2. 5. 8.]
Min:  [1 4 7]
Max:  [3 6 9]

这段代码首先定义了一个名为group_by_row的函数，该函数接受一个二维数组作为输入数据。然后，使用NumPy库中的mean、min和max函数分别计算每一行的平均值、最小值和最大值，并将结果存储在相应的数组中。

接下来，将平均值、最小值和最大值的数组存储在一个字典中，其中键是相应的指标名称（"Average"、"Min"和"Max"），值是对应的数组。

最后，调用group_by_row函数并传入示例数据进行计算。最后，使用循环遍历结果字典，并打印出每个指标的结果。