要按照另一列聚合并使用关键词过滤Pandas DataFrame的一列，可以按照以下步骤进行处理：

1. 导入必要的库：

import pandas as pd

2. 创建一个示例DataFrame：

data = {'Name': ['John', 'Emily', 'Josh', 'Sara', 'Mike'],
        'Age': [25, 28, 22, 35, 30],
        'Country': ['USA', 'Canada', 'USA', 'Canada', 'UK']}
df = pd.DataFrame(data)

3. 使用groupby()函数按照Country列进行分组，并使用apply()函数对每个分组进行过滤：

filtered_df = df.groupby('Country').apply(lambda x: x[x['Age'] > 25])

在以上示例中，x表示每个分组，x['Age'] > 25是对Age列进行过滤，只保留年龄大于25的行。

4. 可以将结果打印出来进行验证：

print(filtered_df)

完整代码示例：

import pandas as pd

data = {'Name': ['John', 'Emily', 'Josh', 'Sara', 'Mike'],
        'Age': [25, 28, 22, 35, 30],
        'Country': ['USA', 'Canada', 'USA', 'Canada', 'UK']}
df = pd.DataFrame(data)

filtered_df = df.groupby('Country').apply(lambda x: x[x['Age'] > 25])

print(filtered_df)

这样，就可以按照另一列聚合并使用关键词过滤Pandas DataFrame的一列。