要按索引子字符串对Pandas DataFrame进行分组，可以使用groupby函数和str.extract函数结合使用。

这里是一个示例代码：

import pandas as pd

# 创建示例DataFrame
data = {'Index': ['A1', 'A2', 'B1', 'B2', 'C1', 'C2'],
        'Value': [1, 2, 3, 4, 5, 6]}
df = pd.DataFrame(data)

# 使用正则表达式提取索引子字符串
df['Index_substring'] = df['Index'].str.extract('(\D+)', expand=False)

# 按索引子字符串进行分组
grouped = df.groupby('Index_substring')

# 打印每个分组的内容
for name, group in grouped:
    print(f"Group: {name}")
    print(group)
    print()

输出结果：

Group: A
  Index  Value Index_substring
0    A1      1               A
1    A2      2               A

Group: B
  Index  Value Index_substring
2    B1      3               B
3    B2      4               B

Group: C
  Index  Value Index_substring
4    C1      5               C
5    C2      6               C

在这个示例中，我们首先使用str.extract函数将索引列中的非数字部分提取出来，并将它们存储在一个新的列Index_substring中。然后，我们使用groupby函数按照Index_substring列进行分组。最后，我们遍历每个分组，并打印出分组的内容。

请注意，这里使用的正则表达式(\D+)用于提取非数字字符。如果你的索引子字符串的格式不同，你可能需要调整正则表达式以适应你的数据。