以下是一个使用Python pandas库的示例代码，以按照第一列进行分组并将其显示为列：

import pandas as pd

# 创建一个示例数据框
data = {'Group': ['A', 'A', 'B', 'B', 'C', 'C'],
        'Value': [1, 2, 3, 4, 5, 6]}
df = pd.DataFrame(data)

# 按照第一列进行分组并将其显示为列
df_grouped = df.pivot(columns='Group', values='Value')

print(df_grouped)

输出结果如下：

Group    A    B    C
0      1.0  NaN  NaN
1      2.0  NaN  NaN
2      NaN  3.0  NaN
3      NaN  4.0  NaN
4      NaN  NaN  5.0
5      NaN  NaN  6.0

在这个示例中，我们首先创建了一个包含Group和Value两列的数据框。然后，我们使用pivot函数来按照Group列进行分组，并将其显示为列，其中columns参数指定了要作为列的列名，values参数指定了要显示的数值列名。最后，我们打印出分组后的数据框。

请注意，使用pivot函数需要确保每个组的每个值在结果数据框中只出现一次，否则可能会出现错误。如果有重复的组值，可以使用pivot_table函数来处理。