在Pandas中，可以使用groupby方法按组对象的序列填充数据。下面是一个示例代码：

import pandas as pd

# 创建示例数据
data = {'Group': ['A', 'A', 'A', 'B', 'B', 'B'],
        'Value': [1, 2, 3, 4, 5, 6]}
df = pd.DataFrame(data)

# 按组对象的序列填充数据
df['Filled_Value'] = df.groupby('Group')['Value'].transform(lambda x: x.fillna(x.mean()))

print(df)

输出结果：

  Group  Value  Filled_Value
0     A      1           1.0
1     A      2           2.0
2     A      3           3.0
3     B      4           4.0
4     B      5           5.0
5     B      6           6.0

在上面的示例中，我们首先创建了一个包含分组数据的DataFrame。然后，我们使用groupby方法按照Group列进行分组，并使用transform方法在每个组中填充缺失值。在这个例子中，我们使用了fillna方法来填充缺失值，使用了每个组的均值来进行填充。最后，我们将填充后的值添加到原始的DataFrame中，并打印出结果。