以下是一个示例代码，用于按照组进行分组并合并行：

import pandas as pd

# 创建示例数据
data = {'组别': ['A', 'A', 'B', 'B', 'C', 'C'],
        '姓名': ['张三', '李四', '王五', '赵六', '小明', '小红'],
        '年龄': [25, 30, 35, 40, 20, 25]}
df = pd.DataFrame(data)

# 按照组别进行分组并合并行
df_grouped = df.groupby('组别').agg({'姓名': ', '.join, '年龄': 'first'}).reset_index()

print(df_grouped)

输出结果为：

  组别      姓名  年龄
0  A  张三, 李四  25
1  B  王五, 赵六  35
2  C  小明, 小红  20

在这个示例中，我们使用pandas库来处理数据。我们首先创建一个DataFrame对象，其中包含组别、姓名和年龄的列。然后，我们使用groupby方法按照组别进行分组。使用agg方法对每个组别应用聚合函数，对姓名列使用', '.join函数进行合并，对年龄列使用'first'函数获取第一个值。最后，我们使用reset_index方法将分组后的结果重新设置索引。最后，我们打印输出结果。