要实现按列分组的NLP生成相邻三个词的数据框，可以按照以下步骤进行：

1. 首先，需要将文本分词并保存为一个列表。可以使用Python中的分词库，如jieba等。

import jieba

text = "今天天气很好，适合出门旅游。"
words = jieba.lcut(text)

2. 接下来，创建一个空的数据框来存储结果。可以使用Pandas库来创建和操作数据框。

import pandas as pd

df = pd.DataFrame(columns=['word1', 'word2', 'word3'])

3. 然后，使用一个循环遍历分词后的列表，并将相邻的三个词添加到数据框中的新行。

for i in range(len(words)-2):
    df.loc[i] = [words[i], words[i+1], words[i+2]]

4. 最后，可以打印出生成的数据框来查看结果。

print(df)

完整代码示例：

import jieba
import pandas as pd

text = "今天天气很好，适合出门旅游。"
words = jieba.lcut(text)

df = pd.DataFrame(columns=['word1', 'word2', 'word3'])

for i in range(len(words)-2):
    df.loc[i] = [words[i], words[i+1], words[i+2]]

print(df)

运行上述代码，将会得到一个包含相邻三个词的数据框，每一行代表一个组合。

输出结果示例：

  word1 word2 word3
0    今天    天气    很好
1    天气    很好    ，
2    很好    ，    适合
3    ，    适合    出门
4    适合    出门    旅游

这样就生成了按列分组的NLP生成相邻三个词的数据框。