在Python中，可以使用pandas库来按照另一列的值进行分组并获取值。下面是一个包含代码示例的解决方法：

import pandas as pd

# 创建一个示例数据集
data = {'Name': ['Tom', 'Nick', 'John', 'Tom', 'Nick'],
        'Age': [20, 25, 30, 35, 40],
        'City': ['London', 'New York', 'Paris', 'Tokyo', 'Sydney']}
df = pd.DataFrame(data)

# 按照Name列的值进行分组，并获取Age列的值
grouped = df.groupby('Name')['Age'].apply(list)
print(grouped)

输出结果如下：

Name
John            [30]
Nick        [25, 40]
Tom         [20, 35]
Name: Age, dtype: object

在上述代码中，首先创建了一个示例数据集df，其中包含了Name、Age和City三列。然后，使用groupby方法按照Name列的值进行分组，并使用apply方法获取Age列的值，并将其转换为一个列表。最后，将分组后的结果打印出来。

这样，我们就可以按照另一列的值进行分组，并获取相应的值了。