以下是一个示例代码，它按相同值将一列的值进行分组，并计算每个组的总和：

import pandas as pd

# 创建一个示例数据集
data = {'Value': [1, 2, 3, 1, 2, 3, 1, 2, 3],
        'Group': ['A', 'A', 'A', 'B', 'B', 'B', 'C', 'C', 'C']}
df = pd.DataFrame(data)

# 按 Group 列进行分组，并计算每个组的 Value 列的总和
grouped_df = df.groupby('Group')['Value'].sum()

print(grouped_df)

这个示例使用了 Python 的 pandas 库来处理数据。首先，我们创建了一个包含 Value 列和 Group 列的示例数据集。然后，我们使用 groupby 方法按 Group 列进行分组，并使用 sum 方法计算每个组的 Value 列的总和。最后，我们打印出分组计算的结果。

输出结果将是：

Group
A    6
B    6
C    6
Name: Value, dtype: int64

这意味着 Group 列为 'A' 的组的 Value 列总和为 6，Group 列为 'B' 的组的 Value 列总和为 6，Group 列为 'C' 的组的 Value 列总和为 6。