在Python中，可以使用pandas库来按照分组和3列查看数据。下面是一个代码示例：

import pandas as pd

# 创建一个示例数据集
data = {
    'Group': ['A', 'B', 'A', 'B', 'A', 'B'],
    'Column1': [1, 2, 3, 4, 5, 6],
    'Column2': [7, 8, 9, 10, 11, 12],
    'Column3': [13, 14, 15, 16, 17, 18]
}
df = pd.DataFrame(data)

# 按照Group分组并查看每个分组的前3行数据
grouped = df.groupby('Group')
for name, group in grouped:
    print(f"Group: {name}")
    print(group.head(3))

# 输出结果示例：
# Group: A
#   Group  Column1  Column2  Column3
# 0     A        1        7       13
# 2     A        3        9       15
# 4     A        5       11       17
# Group: B
#   Group  Column1  Column2  Column3
# 1     B        2        8       14
# 3     B        4       10       16
# 5     B        6       12       18

在上述代码中，首先使用pandas的DataFrame创建了一个示例数据集df。然后使用groupby函数按照Group列进行分组，将结果保存在grouped对象中。接着使用迭代的方式遍历每个分组，并使用head函数查看每个分组的前3行数据。最后将每个分组的数据打印出来。