代码示例：

import pandas as pd

df = pd.DataFrame({'group': ['A', 'A', 'B', 'B'], 'value': [1, 2, 3, 4]})
df['rolling_mean'] = df.groupby('group')['value'].rolling(window=2, min_periods=1).mean().reset_index(drop=True)

print(df)

以上代码中，我们使用了pandas的rolling和groupby方法来计算每个分组内的滑动平均值。rolling方法用于计算滑动窗口内的数据，groupby方法用于对数据进行分组操作。

首先，我们将数据按照分组group进行groupby操作，然后使用rolling方法计算每个分组内的滑动平均值。在rolling方法中，我们设置了窗口大小window为2，最小观测数min_periods为1，计算出每个窗口内的均值。最后，我们通过reset_index方法将结果重置索引并加入原数据框中。

运行以上代码，我们可以得到以下输出：

  group  value  rolling_mean
0     A      1           1.0
1     A      2           1.5
2     B      3           3.0
3     B      4           3.5

从输出结果中，我们可以看到每个分组内的滑动平均值被正确计算出来了，因此验证代码的正确性。