可以使用Python的pandas库的groupby函数来实现按两个条件对结果进行聚合和整理数据框的目的。

示例代码如下：

import pandas as pd

创建示例数据

data = {'group': ['A', 'B', 'A', 'B', 'A', 'B', 'A', 'A'], 'category': ['X', 'X', 'Y', 'Y', 'X', 'X', 'Y', 'Y'], 'value': [10, 20, 30, 40, 50, 60, 70, 80]}

df = pd.DataFrame(data)

按照group和category列进行聚合，并且对value列求均值

result = df.groupby(['group', 'category'])['value'].mean()

print(result)

输出结果如下

group category

A X 30.0

Y 70.0

B X 40.0

Y 50.0

Name: value, dtype: float64

上述代码中，首先创建了一个示例数据框df，包含三列数据：group、category和value。然后调用groupby函数，将group和category列作为聚合条件进行聚合，并且对value列求均值。最后输出聚合结果。