以下是一个使用Python和pandas库的示例代码，用于按一个列进行分组，并查看另一个列的所有不同结果（长度不均）：

import pandas as pd

# 创建示例数据
data = {'Group': ['A', 'A', 'B', 'B', 'B', 'C'],
        'Result': ['X', 'Y', 'Z', 'X', 'Y', 'Z']}
df = pd.DataFrame(data)

# 按Group列进行分组，并查看Result列的所有不同结果
grouped = df.groupby('Group')['Result'].unique()
print(grouped)

输出结果：

Group
A       [X, Y]
B    [Z, X, Y]
C          [Z]
Name: Result, dtype: object

以上代码首先导入了pandas库，并创建了一个示例DataFrame对象。然后，使用groupby()方法按Group列进行分组，并使用unique()方法查看Result列的所有不同结果。最后，打印出分组结果。

需要注意的是，unique()方法返回的是一个Series对象，其中每个分组对应一个列表，列表中包含了该分组的不同结果。