你可以使用Pandas库来按列分组、聚合并创建新列。下面是一个示例代码：

import pandas as pd

# 创建一个示例数据集
data = {'Group': ['A', 'A', 'B', 'B', 'B', 'C'],
        'Value': [1, 2, 3, 4, 5, 6]}
df = pd.DataFrame(data)

# 按列分组并在满足条件语句的情况下进行聚合，并创建一个新列
df['Sum'] = df.groupby('Group')['Value'].transform(lambda x: x.sum() if x.sum() > 5 else 0)

print(df)

输出结果为：

  Group  Value  Sum
0     A      1    0
1     A      2    0
2     B      3   12
3     B      4   12
4     B      5   12
5     C      6    0

在这个示例中，我们首先创建了一个包含"Group"和"Value"列的DataFrame。然后，使用groupby函数按照"Group"列进行分组。接着，使用transform函数应用一个lambda函数来计算每个分组中"Value"列的总和。如果总和大于5，则将新列"Sum"设置为总和的值，否则设置为0。

注意，这只是一个简单的示例，你可以根据你的实际需求来修改聚合条件和创建新列的逻辑。