以下是一个示例代码，演示了如何按照分组但仍保留所有行：

import pandas as pd

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

# 使用groupby和transform函数按照Group列进行分组，然后将分组后的结果赋值给新的一列
df['Grouped_Value'] = df.groupby('Group')['Value'].transform(lambda x: x.sum())

# 输出结果
print(df)

输出结果为：

  Group  Value  Grouped_Value
0     A      1              3
1     A      2              3
2     B      3              7
3     B      4              7
4     C      5             11
5     C      6             11

在上述代码中，我们首先创建了一个示例数据，包含了两列Group和Value。然后，我们使用groupby函数按照Group列进行分组，然后使用transform函数将分组后的结果应用到每一行。在这个例子中，我们使用了lambda函数来计算每个分组的总和，并将结果赋值给新的一列Grouped_Value。最后，我们打印出整个数据框，显示了分组后的结果并保留了所有的行。