以下是一个示例代码，可以按照列将数据分组为行值：

import pandas as pd

# 创建示例数据
data = {
    'Name': ['John', 'Emma', 'John', 'Emma', 'John', 'Emma'],
    'Subject': ['Math', 'Math', 'Science', 'Science', 'English', 'English'],
    'Score': [90, 85, 92, 88, 95, 90]
}

df = pd.DataFrame(data)

# 使用pivot_table函数按照列将数据分组为行值
pivot_table = df.pivot_table(index='Name', columns='Subject', values='Score', aggfunc='mean')

print(pivot_table)

运行以上代码，将会得到以下输出：

Subject  English  Math  Science
Name                           
Emma          90    85       88
John          95    90       92

以上代码使用了pandas库的pivot_table函数，通过指定index参数为要分组的列（这里是'Name'列），columns参数为要进行列分组的列（这里是'Subject'列），values参数为要进行计算的数值列（这里是'Score'列），aggfunc参数为计算聚合值的方法（这里是求平均值'mean'），来实现按照列将数据分组为行值的操作。