使用Python中的pandas库可以轻松地按基因名称分组和组合数据集，其中groupby()函数用于按列分组，使用agg()函数可以指定聚合函数计算每个分组的值。例如，以下代码演示了如何将DataFrame按基因名称分组并计算平均值和标准偏差。

import pandas as pd

# 创建示例DataFrame
df = pd.DataFrame({'Gene': ['A', 'A', 'B', 'B'],
                   'Column1': [1, 2, 3, 4],
                   'Column2': [5, 6, 7, 8]})

# 分组并计算平均值和标准偏差
grouped = df.groupby('Gene').agg(['mean', 'std'])
print(grouped)

输出结果为：

     Column1          Column2          
        mean       std    mean       std
Gene                                    
A        1.5  0.707107     5.5  0.707107
B        3.5  0.707107     7.5  0.707107

其中，输出结果以基因名称为索引，平均值和标准偏差为列名。这个DataFrame是按基因名称分组后的结果，其中每个基因名称都有它的平均值和标准偏差跨越了两列。