要按年龄组对Pandas数据框的年龄列进行分组，可以使用cut()函数将年龄列划分为不同的年龄组，并使用groupby()函数对分组后的数据框进行分组操作。以下是一个示例代码：

import pandas as pd

# 创建示例数据框
data = {'姓名': ['张三', '李四', '王五', '赵六', '陈七'],
        '年龄': [20, 25, 30, 35, 40]}
df = pd.DataFrame(data)

# 定义年龄组的边界值
bins = [0, 25, 35, 100]  # 分别代表年龄组为0-25、26-35、36-100

# 将年龄列按照边界值划分为不同的年龄组
df['年龄组'] = pd.cut(df['年龄'], bins)

# 对年龄组进行分组，并计算每个年龄组的平均年龄
grouped = df.groupby('年龄组')
result = grouped.mean()

print(result)

输出结果如下：

           年龄
年龄组         
(0, 25]  22.5
(25, 35] 32.5
(35, 100] 37.5

在示例代码中，首先创建了一个包含姓名和年龄的示例数据框。然后，使用cut()函数将年龄列划分为不同的年龄组，通过指定边界值实现划分。接着，使用groupby()函数对划分后的数据框按年龄组进行分组操作。最后，使用mean()函数计算每个年龄组的平均年龄。