有没有办法在pandas中按df分组，然后一次将回归模型中的一列值添加到df中？

import pandas as pd
from sklearn.linear_model import LinearRegression

# 创建一个示例DataFrame
data = {'Group': ['A', 'A', 'B', 'B', 'C', 'C'],
        'Value': [1, 2, 3, 4, 5, 6]}
df = pd.DataFrame(data)

# 定义回归模型函数
def add_regression_value(group):
    X = group.index.values.reshape(-1, 1)
    y = group['Value']
    model = LinearRegression()
    model.fit(X, y)
    group['RegressionValue'] = model.predict(X)
    return group

# 按Group列分组，并将回归模型中的一列值添加到df中
df = df.groupby('Group').apply(add_regression_value)

# 打印结果
print(df)