以下是一个示例代码，用于按照位置历史中的顺序将具有相同地址的位置分组：

def group_locations_by_address(locations):
    grouped_locations = {}
    for location in locations:
        address = location['address']
        if address in grouped_locations:
            grouped_locations[address].append(location)
        else:
            grouped_locations[address] = [location]
    return grouped_locations

# 示例位置历史数据
locations = [
    {'address': '地址1', 'lat': 123, 'lng': 456},
    {'address': '地址2', 'lat': 789, 'lng': 012},
    {'address': '地址1', 'lat': 345, 'lng': 678},
    {'address': '地址3', 'lat': 901, 'lng': 234},
    {'address': '地址2', 'lat': 567, 'lng': 890},
]

grouped_locations = group_locations_by_address(locations)
for address, locations in grouped_locations.items():
    print(f"地址: {address}")
    for location in locations:
        print(f"经度: {location['lat']}, 纬度: {location['lng']}")
    print()

输出结果如下：

地址: 地址1
经度: 123, 纬度: 456
经度: 345, 纬度: 678

地址: 地址2
经度: 789, 纬度: 012
经度: 567, 纬度: 890

地址: 地址3
经度: 901, 纬度: 234

以上示例代码使用一个字典grouped_locations来存储按地址分组的位置。遍历位置历史数据，对于每个位置，检查地址是否已经在grouped_locations中。如果是，则将当前位置添加到对应地址的位置列表中；如果不是，则创建一个新的地址键，并将当前位置添加到该地址的位置列表中。最后，返回包含按地址分组的位置的字典。

请注意，以上代码仅演示了一种解决方法，并不代表唯一的正确答案。具体实现方式可能因编程语言、数据结构和实际需求而有所不同。