下面是一个示例代码，展示了如何使用Pandas创建一个新的数据框架，按组显示前N个和后N个值。

首先，我们导入必要的库：

import pandas as pd

接下来，创建一个示例数据框架：

data = {'Group': ['A', 'A', 'A', 'B', 'B', 'B', 'C', 'C', 'C'],
        'Value': [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9]}
df = pd.DataFrame(data)

数据框架如下所示：

  Group  Value
0     A      1
1     A      2
2     A      3
3     B      4
4     B      5
5     B      6
6     C      7
7     C      8
8     C      9

现在，我们可以使用groupby函数按组对数据框架进行分组，并使用apply函数在每个组上应用自定义函数。在自定义函数中，我们可以使用head和tail函数选择前N个和后N个值，并使用concat函数将它们连接成一个新的数据框架。

下面是完整的代码示例：

import pandas as pd

data = {'Group': ['A', 'A', 'A', 'B', 'B', 'B', 'C', 'C', 'C'],
        'Value': [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9]}
df = pd.DataFrame(data)

def get_top_bottom_n(group, n):
    top_n = group.head(n)
    bottom_n = group.tail(n)
    return pd.concat([top_n, bottom_n])

N = 2
new_df = df.groupby('Group').apply(get_top_bottom_n, n=N).reset_index(drop=True)

新的数据框架new_df如下所示：

  Group  Value
0     A      1
1     A      2
2     A      2
3     A      3
4     B      4
5     B      5
6     B      5
7     B      6
8     C      7
9     C      8
10    C      8
11    C      9

在这个示例中，我们选择了每个组的前2个和后2个值，所以新的数据框架中有12个行。