我们可以使用 pandas 库中的 groupby() 方法，将 DataFrame 按指定列分组，并使用 agg() 方法聚合连续的行。以下是一个例子：

import pandas as pd

# 创建 DataFrame
data = {'Name': ['Alice', 'Bob', 'Charlie', 'David', 'Emily', 'Frank'],
        'Grade': [80, 85, 90, 95, 85, 90],
        'Subject': ['Math', 'Math', 'Science', 'Science', 'Math', 'Science']}
df = pd.DataFrame(data)

# 按 Name 列分组，并聚合连续的行
result = df.groupby((df['Name'] != df['Name'].shift()).cumsum()).agg({'Name': 'first', 'Grade': 'mean', 'Subject': 'last'})
print(result)

输出如下：

       Name  Grade  Subject
1     Alice     80     Math
2       Bob     85     Math
3   Charlie     90  Science
4     David     95  Science
5     Emily     85     Math
6     Frank     90  Science

在以上代码中，我们首先使用 groupby() 方法，将 DataFrame 按 Name 列分组。然后，使用 cumsum() 方法来聚合连续的行。最后，使用 agg() 方法来聚合数据，并指定需要聚合的列。

该方法可以适用于需要按某一列分组，并将连续的行聚合起来的情况。