以下是一个Python代码示例，演示如何按单元格是否存在于另一个表中对数据进行分组：

import pandas as pd

# 创建两个示例表格
df1 = pd.DataFrame({'A': [1, 2, 3, 4, 5],
                    'B': ['a', 'b', 'c', 'd', 'e']})

df2 = pd.DataFrame({'C': ['a', 'c', 'e'],
                    'D': ['x', 'y', 'z']})

# 使用merge()函数将两个表格按列进行合并
merged_df = pd.merge(df1, df2, left_on='B', right_on='C', how='left')

# 根据是否存在匹配值进行分组
grouped_df = merged_df.groupby(['A', 'B']).apply(lambda x: 'Exists in other table' if x['C'].notna().any() else 'Does not exist in other table')

print(grouped_df)

运行此代码，将输出分组结果：

A  B
1  a     Exists in other table
2  b    Does not exist in other table
3  c     Exists in other table
4  d    Does not exist in other table
5  e     Exists in other table
dtype: object

在上述代码中，我们首先创建了两个示例表格df1和df2。然后，使用merge()函数将两个表格按'B'列进行合并，使用left join方式，以保留df1的所有行。合并后的结果存储在merged_df中。

接下来，我们使用groupby()函数按'A'和'B'列对合并后的数据进行分组。在每个分组中，我们使用apply()函数来检查'C'列中是否存在任何非空值。如果存在非空值，我们将分组标记为'Exists in other table'，否则标记为'Does not exist in other table'。

最后，我们打印出分组结果grouped_df。