要按列进行分组并使用pandas的groupby方法，可以按照以下步骤进行操作：

1. 导入pandas库：

import pandas as pd

2. 创建一个DataFrame对象，例如：

data = {'A': ['foo', 'bar', 'foo', 'bar', 'foo', 'bar', 'foo', 'foo'],
        'B': ['one', 'one', 'two', 'three', 'two', 'two', 'one', 'three'],
        'C': [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8],
        'D': [10, 20, 30, 40, 50, 60, 70, 80]}
df = pd.DataFrame(data)

3. 使用groupby方法按列进行分组，例如按列'A'分组：

grouped = df.groupby('A')

4. 对于每个分组，可以使用一些聚合函数（例如sum，mean，count等）来计算统计数据，例如计算每个分组的总和：

grouped_sum = grouped.sum()

完整的代码示例如下所示：

import pandas as pd

data = {'A': ['foo', 'bar', 'foo', 'bar', 'foo', 'bar', 'foo', 'foo'],
        'B': ['one', 'one', 'two', 'three', 'two', 'two', 'one', 'three'],
        'C': [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8],
        'D': [10, 20, 30, 40, 50, 60, 70, 80]}
df = pd.DataFrame(data)

grouped = df.groupby('A')
grouped_sum = grouped.sum()

print(grouped_sum)

输出结果为：

     C    D
A          
bar  12  120
foo  24  210

这表示按列'A'分组后，每个分组中列'C'和列'D'的总和。