要按列分组并计算每行的Python平均值，可以使用pandas库来处理。

下面是一个示例代码，演示了如何按列分组并计算每行的Python平均值：

import pandas as pd

# 创建一个包含Python成绩的DataFrame
data = {'姓名': ['小明', '小红', '小刚'],
        '语文': [80, 90, 85],
        '数学': [70, 95, 92],
        '英语': [75, 85, 95],
        'Python': [90, 80, 85]}
df = pd.DataFrame(data)

# 按列分组并计算每行的Python平均值
df['Python平均值'] = df[['Python']].mean(axis=1)

# 打印结果
print(df)

输出结果如下：

   姓名  语文  数学  英语  Python  Python平均值
0  小明  80  70  75      90       90.0
1  小红  90  95  85      80       80.0
2  小刚  85  92  95      85       85.0

在代码中，首先创建一个包含姓名、语文、数学、英语和Python成绩的DataFrame。然后，使用mean()函数计算每行的Python平均值，并将结果存储在一个新的列Python平均值中。最后，打印出DataFrame的内容。

注意，在mean()函数中，我们使用axis=1参数来指定按行计算平均值。如果要计算其他列的平均值，可以将列名添加到df[['列名']]中。