下面是一个Python的示例代码，演示了如何按非结构化文本列进行分组并透视数据：

import pandas as pd

# 创建示例数据
data = {'文本': ['这是一段文本1', '这是一段文本2', '这是一段文本3', '这是一段文本4'],
        '分类': ['类别A', '类别B', '类别A', '类别B'],
        '数值': [10, 20, 30, 40]}
df = pd.DataFrame(data)

# 使用str.extract函数从非结构化文本列中提取新的列
df['新列'] = df['文本'].str.extract(r'一段(.*)\d')

# 使用pivot_table函数透视数据
pivot_table = pd.pivot_table(df, values='数值', index='新列', columns='分类', aggfunc='sum')

# 打印透视表
print(pivot_table)

在这个示例中，我们首先创建了一个包含文本、分类和数值列的DataFrame。然后，我们使用str.extract()函数从文本列中提取了一个新的列。在这个示例中，我们使用了正则表达式r'一段(.*)\d'来提取以“一段”开头并以数字结尾的部分作为新列的值。接下来，我们使用pivot_table()函数将数据透视成新的DataFrame，其中数值列按分类进行分组并求和。最后，我们打印出透视表。

请注意，这只是一个示例代码，实际的处理方式可能因数据和要求的不同而有所调整。