下面是一个示例代码，展示了如何使用pandas将数据帧的值按ID分组，并将操作映射到值上：

import pandas as pd

# 创建示例数据帧
data = {'ID': [1, 1, 2, 2, 3, 3],
        'Value': ['A', 'B', 'C', 'D', 'E', 'F']}
df = pd.DataFrame(data)

# 创建映射字典，将每个ID映射到相应的工作人员
worker_mapping = {1: 'Worker1', 2: 'Worker2', 3: 'Worker3'}

# 将ID列作为索引并应用映射
df['Worker'] = df['ID'].map(worker_mapping)

# 打印结果
print(df)

输出结果如下：

   ID Value   Worker
0   1     A  Worker1
1   1     B  Worker1
2   2     C  Worker2
3   2     D  Worker2
4   3     E  Worker3
5   3     F  Worker3

在这个示例中，我们首先创建了一个包含ID和值的数据字典。然后，我们使用该字典创建了一个数据帧。接下来，我们创建了一个包含ID与工作人员映射关系的字典。最后，我们使用map()函数将字典中的映射应用到ID列上，并将结果存储在一个新的Worker列中。