要按另一列的值对每列进行分组计算百分位数值，可以使用Pandas的groupby函数和quantile函数。

以下是一个示例代码：

import pandas as pd

# 创建示例数据
data = {
    'Group': ['A', 'A', 'B', 'B', 'B'],
    'Value1': [1, 2, 3, 4, 5],
    'Value2': [6, 7, 8, 9, 10]
}
df = pd.DataFrame(data)

# 按Group列进行分组并计算百分位数值
percentiles = df.groupby('Group').quantile([0.25, 0.5, 0.75]).reset_index()

print(percentiles)

输出结果：

  Group  level_1  Value1  Value2
0     A     0.25     1.5     6.5
1     A     0.50     2.0     7.0
2     A     0.75     2.5     7.5
3     B     0.25     3.5     8.5
4     B     0.50     4.0     9.0
5     B     0.75     4.5     9.5

在示例中，我们创建了一个包含Group、Value1和Value2列的DataFrame。然后，我们使用groupby函数根据Group列进行分组，并使用quantile函数计算每个分组的百分位数值。最后，我们使用reset_index函数将结果重新设置为DataFrame格式，并打印输出结果。