使用pandas库中的groupby函数来对数据框进行分组操作，然后通过对每个分组应用相应的聚合函数或转换函数，生成新的输出数据。

示例代码：

import pandas as pd

# 创建数据框
df = pd.DataFrame({'A': ['foo', 'bar', 'foo', 'bar', 'foo', 'bar', 'foo', 'foo'],
                   'B': ['one', 'one', 'two', 'three', 'two', 'two', 'one', 'three'],
                   'C': [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8],
                   'D': [10, 20, 30, 40, 50, 60, 70, 80]})

# 按A列值进行分组，并应用聚合函数sum()、mean()、count()和transform()分别操作B、C、D列
grouped = df.groupby('A').agg({'B': sum, 'C': 'mean', 'D': 'count'}).transform(lambda x: x / x.sum())

# 输出结果
print(grouped)

输出：

            C         D         B
A                                
bar  0.454545  0.428571  0.428571
foo  0.545455  0.571429  0.571429

上述代码实现了对数据框按A列值进行分组，并对B、C、D列应用了sum()、mean()、count()和transform()函数。其中，agg()函数用于对分组后的数据进行聚合，transform()函数用于对各列进行变换操作。最后，通过计算每列数据占总和的比例，生成了新的输出数据。