要根据一组已分组的数据补充缺失的值，可以使用Python中的pandas库来实现。下面是一个包含代码示例的解决方法：

import pandas as pd

# 创建一个包含缺失值的数据集
data = {
    'Group': ['A', 'A', 'B', 'B', 'C', 'C'],
    'Value': [1, 2, None, 4, 5, None]
}
df = pd.DataFrame(data)

# 使用groupby和transform函数来填充缺失值
df['Value'] = df.groupby('Group')['Value'].transform(lambda x: x.fillna(x.mean()))

print(df)

输出结果:

  Group  Value
0     A    1.0
1     A    2.0
2     B    4.0
3     B    4.0
4     C    5.0
5     C    5.0

在上述代码中，我们首先创建了一个包含缺失值的数据集。然后使用groupby函数根据"Group"列进行分组。接着使用transform函数和匿名函数来对每个组的缺失值进行填充，这里使用了均值来进行填充。最后，我们打印出填充后的数据集。