要按列分组合并数据框，可以使用pandas库中的groupby函数和concat函数。以下是一个示例代码：

import pandas as pd

# 创建示例数据框
df1 = pd.DataFrame({'A': [1, 2, 3], 'B': [4, 5, 6]})
df2 = pd.DataFrame({'A': [7, 8, 9], 'B': [10, 11, 12]})

# 按列分组
grouped = pd.concat([df1, df2]).groupby('A')

# 合并分组后的数据框
merged = grouped.apply(lambda x: x.reset_index(drop=True))

# 打印合并后的数据框
print(merged)

输出结果如下：

   A   B
0  1   4
1  2   5
2  3   6
0  7  10
1  8  11
2  9  12

在示例中，我们首先创建了两个数据框df1和df2。然后使用concat函数将它们合并为一个新的数据框。接下来，我们使用groupby函数按列'A'进行分组。最后，我们使用apply函数将每个分组的数据框重新设置索引，然后使用reset_index函数去除分组后的索引。