以下是一个示例代码，用于按列分组并根据第三列创建另外两列：

import pandas as pd

# 创建示例数据
data = {'A': ['A1', 'A2', 'A3', 'A4', 'A5'],
        'B': ['B1', 'B2', 'B3', 'B4', 'B5'],
        'C': [1, 2, 2, 1, 2]}

df = pd.DataFrame(data)

# 按列分组并根据第三列创建两列
df['D'] = df.groupby('C')['A'].transform(lambda x: ', '.join(x))
df['E'] = df.groupby('C')['B'].transform(lambda x: ', '.join(x))

# 输出结果
print(df)

输出结果如下：

    A   B  C          D          E
0  A1  B1  1     A1, A4     B1, B4
1  A2  B2  2  A2, A3, A5  B2, B3, B5
2  A3  B3  2  A2, A3, A5  B2, B3, B5
3  A4  B4  1     A1, A4     B1, B4
4  A5  B5  2  A2, A3, A5  B2, B3, B5

以上代码使用pandas库，首先创建了一个示例数据集df，然后使用groupby函数按照列C进行分组。接下来，使用transform函数对每个分组的列A和列B进行处理，将每个分组的值拼接为一个字符串，并将结果保存在新的列D和E中。最后，输出整个数据集df。