以下是一个示例代码，展示了如何按照组的方式对结果进行分组，并只填充每个组的第一个“组行”。

import pandas as pd

# 创建一个示例数据集
data = {
    '组': ['A', 'A', 'A', 'B', 'B', 'C', 'C', 'C', 'C'],
    '结果': [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9]
}
df = pd.DataFrame(data)

# 按照组的方式对结果进行分组，并只填充每个组的第一个“组行”
df['组行'] = df.groupby('组').cumcount() + 1
df.loc[df['组行'] > 1, '组行'] = None

print(df)

输出结果如下：

   组  结果  组行
0  A   1   1.0
1  A   2   NaN
2  A   3   NaN
3  B   4   1.0
4  B   5   NaN
5  C   6   1.0
6  C   7   NaN
7  C   8   NaN
8  C   9   NaN

在上述代码中，我们首先创建了一个示例数据集，并使用groupby函数将数据按照组进行分组。然后，我们使用cumcount函数为每个组的行添加一个计数值。接下来，我们使用loc函数将计数值大于1的行的组行值设置为None，以实现只填充每个组的第一个“组行”。

请注意，这个示例使用了pandas库来处理数据。如果你还没有安装pandas，你可以使用以下命令进行安装：

pip install pandas

希望这个示例能对你有所帮助！