在Python中，可以使用pandas库来按列特定类型分组数据。下面是一个示例代码：

import pandas as pd

# 创建示例数据
data = {'Name': ['Tom', 'Nick', 'John', 'Tom', 'Nick', 'John'],
        'Age': [20, 25, 30, 20, 25, 30],
        'City': ['London', 'Paris', 'New York', 'London', 'Paris', 'New York'],
        'Salary': [50000, 60000, 70000, 50000, 60000, 70000]}
df = pd.DataFrame(data)

# 按列特定类型分组
grouped = df.groupby('Age')

# 遍历分组并输出结果
for name, group in grouped:
    print(name)
    print(group)

在这个例子中，我们创建了一个包含姓名、年龄、城市和工资的示例数据框df。然后，我们使用groupby函数按年龄分组数据。最后，我们使用循环遍历每个分组，并打印出结果。

输出结果如下：

20
  Name  Age    City  Salary
0  Tom   20  London   50000
3  Tom   20  London   50000
25
  Name  Age   City  Salary
1  Nick   25  Paris   60000
4  Nick   25  Paris   60000
30
   Name  Age      City  Salary
2  John   30  New York   70000
5  John   30  New York   70000

可以看到，数据按照年龄分成了三个组，并以不同的组名（年龄）进行了打印。每个组包含相应的数据行。