在Pandas中，可以使用groupby()函数将数据按照指定的列或条件进行分组，并将每个组合并为一个Series或字典的列表。下面是一个示例代码：

import pandas as pd

# 创建示例数据
data = {'Group': ['A', 'A', 'B', 'B', 'B', 'C'],
        'Value': [1, 2, 3, 4, 5, 6]}
df = pd.DataFrame(data)

# 按照Group列进行分组，并将每个组的Value列合并为一个Series
series_list = df.groupby('Group')['Value'].apply(list).reset_index(name='Value Series')
print(series_list)

# 按照Group列进行分组，并将每个组的Value列合并为一个字典
dict_list = df.groupby('Group').apply(lambda x: dict(zip(x['Group'], x['Value']))).reset_index(name='Value Dictionary')
print(dict_list)

上述代码中，首先创建了一个示例DataFrame对象df，其中包含两列'Group'和'Value'。然后，使用groupby()函数按照'Group'列对数据进行分组。为了将每个组的'Value'列合并为一个Series，可以使用apply()函数和list()函数将每个组的'Value'列转换为列表，并使用reset_index()函数为结果添加一个名为'Value Series'的列。同样的，可以使用apply()函数和lambda函数将每个组的'Group'和'Value'列合并为一个字典，并使用reset_index()函数为结果添加一个名为'Value Dictionary'的列。

输出结果如下：

  Group Value Series
0     A       [1, 2]
1     B    [3, 4, 5]
2     C          [6]

  Group Value Dictionary
0     A     {'A': 2}
1     B  {'B': 5}
2     C     {'C': 6}

注意，以上示例代码仅仅是将每个组的'Value'列合并为一个Series或字典的列表，实际应用中可能需要根据具体需求进行相应的处理和操作。