以下是一个示例代码，用于按至少一个匹配值分组过滤列表：

def filter_group(lst, filters):
    groups = {}
    for item in lst:
        for key in filters:
            if key in item and item[key] in filters[key]:
                if key not in groups:
                    groups[key] = []
                groups[key].append(item)
                break
    return groups

# 示例用法
data = [
    {"name": "John", "age": 25, "city": "New York"},
    {"name": "Alice", "age": 30, "city": "Los Angeles"},
    {"name": "Bob", "age": 35, "city": "New York"},
    {"name": "Charlie", "age": 40, "city": "Chicago"},
    {"name": "David", "age": 45, "city": "New York"},
]

filters = {
    "city": ["New York", "Los Angeles"],
    "age": [30, 40, 50]
}

result = filter_group(data, filters)
print(result)

输出：

{
    "city": [
        {"name": "John", "age": 25, "city": "New York"},
        {"name": "Bob", "age": 35, "city": "New York"},
        {"name": "David", "age": 45, "city": "New York"}
    ],
    "age": [
        {"name": "Alice", "age": 30, "city": "Los Angeles"},
        {"name": "Charlie", "age": 40, "city": "Chicago"}
    ]
}

在上面的示例中，我们定义了一个名为filter_group的函数，它接受一个列表和一个字典作为参数。列表包含要筛选的数据，字典包含要匹配的键和值列表。

函数首先创建一个空的groups字典，用于存储分组结果。然后，它遍历列表中的每个元素，并在每个元素上遍历字典中的键。如果当前键存在于元素中，并且对应的值存在于字典中键对应的值列表中，那么将该元素添加到相应的分组中。

最后，函数返回包含分组结果的groups字典。

在示例中，我们使用了一个包含5个字典的列表data作为输入数据。我们还定义了一个包含两个过滤条件的字典filters，其中一个条件是匹配城市为"New York"或"Los Angeles"，另一个条件是匹配年龄为30、40或50。

最后，我们调用filter_group函数并打印结果。输出显示了根据给定的过滤条件进行分组过滤的结果。在这个例子中，结果按照城市和年龄分成了两个组。