要解决“按条件分组的重复项的PCA图”的问题，可以使用Python中的pandas和scikit-learn库来进行操作。下面是一个示例代码，演示了如何使用这些库来实现：

import pandas as pd
from sklearn.decomposition import PCA
import matplotlib.pyplot as plt

# 创建示例数据
data = {'Group': ['A', 'A', 'B', 'B', 'B', 'C'],
        'Feature1': [1, 2, 3, 4, 5, 6],
        'Feature2': [7, 8, 9, 10, 11, 12]}
df = pd.DataFrame(data)

# 按照Group进行分组
groups = df.groupby('Group')

# 创建PCA对象
pca = PCA(n_components=2)

# 定义函数来绘制PCA图
def plot_pca(group_name, group_data):
    # 对组内数据进行PCA降维
    pca_data = pca.fit_transform(group_data[['Feature1', 'Feature2']])
    
    # 绘制PCA图
    plt.scatter(pca_data[:, 0], pca_data[:, 1], label=group_name)
    
    # 添加标签
    for i, label in enumerate(group_data.index):
        plt.annotate(label, (pca_data[i, 0], pca_data[i, 1]))
        
# 遍历每个分组并绘制PCA图
for group_name, group_data in groups:
    plot_pca(group_name, group_data)

# 添加图例和标题
plt.legend()
plt.title('PCA Plot of Grouped Data')

# 显示图形
plt.show()

在这个示例中，我们首先创建了一个包含分组和特征列的DataFrame。然后，我们使用groupby函数将数据按照Group分组。接下来，我们创建了一个PCA对象，并使用fit_transform方法对组内数据进行PCA降维。最后，我们遍历每个分组，并调用plot_pca函数来绘制PCA图。

这个示例演示了如何根据条件分组的重复项绘制PCA图。你可以根据自己的数据和需求进行相应的修改。