以下是使用Python的pandas库来按列和行进行分组的示例代码：

import pandas as pd

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

# 按列进行分组
column_groups = df.groupby(by=df.columns, axis=1)
for group_name, group_data in column_groups:
    print(f"Column Group: {group_name}")
    print(group_data)

# 按行进行分组
row_groups = df.groupby(by=df.index, axis=0)
for group_name, group_data in row_groups:
    print(f"Row Group: {group_name}")
    print(group_data)

这段代码首先创建了一个包含三列（A、B和C）的数据框df。然后使用groupby方法按列进行分组，将每一列作为一个分组。通过遍历每个分组，可以获得分组的名称和对应的数据。

接下来，使用groupby方法按行进行分组，将每一行作为一个分组。同样地，通过遍历每个分组，可以获得分组的名称和对应的数据。

运行以上代码，输出将会是按列和行进行分组后的数据。