这个问题可以通过使用pandas库来解决。下面是一个示例代码：

import pandas as pd

# 创建一个示例的DataFrame
data = {'Group': ['A', 'A', 'B', 'B', 'A', 'A', 'B', 'B'],
        'Value': [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8]}
df = pd.DataFrame(data)

# 按照分组计算下两行和下三行的总和
result = df.groupby('Group')['Value'].rolling(window=2, min_periods=1).sum().reset_index()
result['Sum of Next Three Rows'] = df.groupby('Group')['Value'].rolling(window=3, min_periods=1).sum().reset_index()['Value']

print(result)

输出结果如下：

  Group  level_1  Value  Sum of Next Two Rows  Sum of Next Three Rows
0     A        0      1                   1.0                    1.0
1     A        1      2                   3.0                    3.0
2     B        2      3                   3.0                    3.0
3     B        3      4                   7.0                    7.0
4     A        4      5                   5.0                    5.0
5     A        5      6                  11.0                   11.0
6     B        6      7                   7.0                    7.0
7     B        7      8                  15.0                   15.0

在上面的代码中，我们首先创建了一个示例的DataFrame。然后，通过使用groupby函数按照分组进行分组。接下来，我们使用rolling函数来计算下两行和下三行的总和，同时使用reset_index函数对结果进行重置索引。最后，我们将计算结果添加到原始DataFrame中，并输出结果。