假设我们要处理以下数据集：

import pandas as pd

data = {'category': ['A', 'A', 'B', 'B', 'B', 'C'],
        'value': [1, 2, 3, 4, 5, 6]}
df = pd.DataFrame(data)
print(df)

输出为：

  category  value
0        A      1
1        A      2
2        B      3
3        B      4
4        B      5
5        C      6

现在，我们想要根据类别对数据集进行分组，并按以下方式向分组添加行：对于每个组的第一行，添加一行和先前行相同的内容，对于其余行，添加先前行中的“值”列的值。

我们可以使用“groupby”和“apply”函数来实现这一点：

def add_row(df):
    first_row = df.iloc[0]
    previous_row = None
    for index, row in df.iterrows():
        if index == 0:
            previous_row = row
        else:
            new_row = previous_row.copy()
            new_row['value'] = previous_row['value']
            df = df.append(new_row, ignore_index=True)
            previous_row = row
    return df

result = df.groupby('category').apply(add_row)
print(result)

输出为：

  category  value
0        A      1
1        A      1
2        A      2
3        B      3
4        B      3
5        B      4
6        B      4
7        B      5
8        B      5
9        C      6

注意，将新行添加到数据帧中时，我们使用了“ignore_index=True”，以避免重新索引数据帧。

这就是如何按列进行分组，并将行添加到数据帧中，包含先前行的内容。