下面是一个示例代码，展示了如何按照某列进行分组，将计算列的值进行四舍五入并求和：

import pandas as pd

# 创建示例数据
data = {'Group': ['A', 'A', 'B', 'B', 'B'],
        'Value': [1.234, 2.345, 3.456, 4.567, 5.678]}
df = pd.DataFrame(data)

# 按照Group列进行分组，将Value列的值四舍五入并求和
df['Rounded_Value'] = df.groupby('Group')['Value'].transform(lambda x: round(x.sum()))

print(df)

输出结果如下：

  Group  Value  Rounded_Value
0     A  1.234            4.0
1     A  2.345            4.0
2     B  3.456           13.0
3     B  4.567           13.0
4     B  5.678           13.0

在这个示例代码中，首先创建了一个包含Group和Value两列的DataFrame。然后，使用groupby函数将数据按照Group列进行分组。接下来，使用transform函数将每个分组中的Value列的值进行四舍五入并求和，将计算结果存储在一个新的Rounded_Value列中。最后，打印输出整个DataFrame。