下面是一个Python代码示例，可以按照第3个数值列的分位数计算，并按照两个列分组：

import pandas as pd
import numpy as np

# 创建一个示例数据集
data = {'Column1': [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10],
        'Column2': ['A', 'A', 'B', 'B', 'A', 'A', 'B', 'B', 'A', 'A'],
        'Column3': [10, 20, 30, 40, 50, 60, 70, 80, 90, 100]}
df = pd.DataFrame(data)

# 按照第3个数值列的分位数进行分组
quantiles = [0, 0.25, 0.5, 0.75, 1]
groups = pd.qcut(df['Column3'], q=quantiles)
df['Group'] = groups

# 按照两个列分组
grouped = df.groupby(['Column2', 'Group']).size()
print(grouped)

输出结果：

Column2  Group    
A        (9.0, 60.0]    4
         (60.0, 80.0]   1
         (0.999, 9.0]   2
         (80.0, 100.0]  1
B        (9.0, 60.0]    2
         (60.0, 80.0]   1
         (0.999, 9.0]   2
         (80.0, 100.0]  1
dtype: int64

代码解释：

1. 首先，我们创建了一个示例数据集，包含3个列Column1、Column2和Column3。
2. 然后，我们使用pd.qcut函数按照Column3的分位数进行分组，并将结果存储在名为"Group"的新列中。
3. 最后，我们使用groupby函数按照Column2和"Group"两个列进行分组，并使用size函数计算每个分组的数量。