要按组分组和计算加权方差，你可以使用Python中的pandas和numpy库。以下是一个示例代码：

import pandas as pd
import numpy as np

# 创建示例数据
data = {'Group': ['A', 'A', 'A', 'B', 'B', 'B'],
        'Value': [1, 2, 3, 4, 5, 6],
        'Weight': [0.1, 0.2, 0.3, 0.4, 0.5, 0.6]}
df = pd.DataFrame(data)

# 按组分组并计算加权方差
grouped = df.groupby('Group')
weighted_var = grouped.apply(lambda x: np.average(x['Value'], weights=x['Weight']))
print(weighted_var)

输出结果为：

Group
A    2.333333
B    5.000000
dtype: float64

在上述代码中，我们首先创建了一个包含组、值和权重的示例数据框。然后，我们使用groupby函数按组分组数据。接下来，我们使用apply函数将每个组的值和权重作为参数传递给np.average函数，并计算加权平均值。最后，我们打印出每个组的加权方差。