Прошу помочь сгруппировать одинаковые значение в строке pandas

Наверняка есть более элегантные способы, но я смог так:

l_help = [] #список с номерами для каждой уникальной профессии
for i in range(1, len(df['name'].unique())+1):
    l_help.append(i) # заполнение списка номерами
df_help = pd.DataFrame({'name': df['name'].unique(), 'group': l_help}) # датафрейм в котором хранятся уникальные пары профессия-номер
df = pd.merge(left=df, right=df_help, on='name') # объединение в 1 датафрейм

Вообще-то, если данные уже представлены в Pandas, значит скорее всего - это DataFrame. Как вам уже писали, на этом сайте принято данные представлять так, что-бы другие могди легко промоделировать ваш скрипт. Странно, что вы этого не сделали, ну да ладно, наверное вы очень заняты:

df1=pd.DataFrame({'id':[1,2,3,4,5],
                  'name':['Оператор фронтального погрузчика',
                  'Оператор фронтального погрузчика',
                  'Продавец продовольственных товаров',
                  'Продавец продовольственных товаров',
                  'Оператор фронтального погрузчика']})

После этого задача решается в одну строчку:

from sklearn import preprocessing
df1['group']= preprocessing.LabelEncoder().fit_transform(df1['name'])

Результат:

   id                                name  group
0   1    Оператор фронтального погрузчика      0
1   2    Оператор фронтального погрузчика      0
2   3  Продавец продовольственных товаров      1
3   4  Продавец продовольственных товаров      1
4   5    Оператор фронтального погрузчика      0

Или, если группы вам надо именно 1,2,3.... то вот так:

df1['group']= preprocessing.LabelEncoder().fit_transform(df1['name'])+1

   id                                name  group
0   1    Оператор фронтального погрузчика      1
1   2    Оператор фронтального погрузчика      1
2   3  Продавец продовольственных товаров      2
3   4  Продавец продовольственных товаров      2
4   5    Оператор фронтального погрузчика      1

И никаких дополнительных DataFrame и извращений с циклами.