在Python中，可以使用pandas库来遍历数据框并将值分组为一定范围内。下面是一个示例代码：

import pandas as pd

# 创建一个示例数据框
data = {'A': [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10]}
df = pd.DataFrame(data)

# 定义分组范围
group_ranges = [(0, 3), (3, 6), (6, 10)]

# 创建一个空的字典来存储分组结果
grouped_data = {}

# 遍历数据框的每个值
for index, row in df.iterrows():
    value = row['A']
    
    # 在分组范围内找到匹配的分组
    for range_start, range_end in group_ranges:
        if range_start <= value < range_end:
            # 将值添加到对应的分组中
            if (range_start, range_end) not in grouped_data:
                grouped_data[(range_start, range_end)] = [value]
            else:
                grouped_data[(range_start, range_end)].append(value)

# 打印分组结果
for group_range, values in grouped_data.items():
    print(f"Group {group_range}: {values}")

这个示例代码首先创建了一个示例数据框，然后定义了分组范围。接下来，它创建了一个空的字典来存储分组结果。然后，它使用iterrows()函数遍历数据框的每个值。对于每个值，它在分组范围内找到匹配的分组，并将该值添加到对应的分组中。最后，它打印出分组结果。

运行上述代码将输出以下结果：

Group (0, 3): [1, 2]
Group (3, 6): [4, 5]
Group (6, 10): [7, 8, 9]