在Python中，可以使用groupby函数将数据按照分组，并使用ifelse或替换方法进行处理。

下面是一个示例代码：

import pandas as pd

# 创建示例数据
data = {'Group': ['A', 'A', 'B', 'B', 'C', 'C'],
        'Value': [10, 20, 30, 40, 50, 60]}
df = pd.DataFrame(data)

# 使用ifelse方法进行处理
df['NewValue'] = df.groupby('Group')['Value'].apply(lambda x: 'High' if x.mean() > 30 else 'Low')

# 使用替换方法进行处理
df['NewValue'] = df.groupby('Group')['Value'].transform(lambda x: x.replace(x.mean(), 'High' if x.mean() > 30 else 'Low'))

print(df)

在上述示例中，我们首先创建了一个包含分组和值的DataFrame。然后，我们使用groupby函数按照分组进行分组，并使用apply方法应用ifelse或替换方法。在这个例子中，我们根据每个组的平均值来确定新值是"High"还是"Low"。最后，我们将新值存储在一个名为"NewValue"的新列中，并打印结果。

这个示例代码使用了Pandas库，因为它提供了方便的分组和处理数据的功能。如果你想在其他编程语言中实现类似的功能，你可以查找类似的函数或方法来进行分组和处理。