要绘制按组和时间绘制缺失值图，我们可以使用Python的Seaborn库来实现。以下是一个示例代码：

import pandas as pd
import seaborn as sns
import matplotlib.pyplot as plt

# 创建一个示例数据集
data = pd.DataFrame({
    'Group': ['A', 'A', 'A', 'B', 'B', 'B', 'C', 'C', 'C'],
    'Time': [1, 2, 3, 1, 2, 3, 1, 2, 3],
    'Value': [10, 20, None, 30, 40, 50, None, 70, 80]
})

# 使用pivot函数将数据转换为透视表形式
pivot_data = data.pivot(index='Group', columns='Time', values='Value')

# 绘制缺失值图
sns.heatmap(pivot_data.isnull(), cmap='YlGnBu', cbar=False)

# 设置图表标题和坐标轴标签
plt.title('Missing Values by Group and Time')
plt.xlabel('Time')
plt.ylabel('Group')

# 显示图表
plt.show()

上述代码中，首先创建了一个示例数据集，包含了三个组（A、B和C）和三个时间点（1、2和3）。数据集中的'Value'列包含了一些缺失值。然后使用pivot函数将数据转换为透视表形式，行索引为组，列索引为时间，值为对应的值。接着使用Seaborn的heatmap函数绘制缺失值图，缺失值用浅蓝色表示。最后设置图表标题和坐标轴标签，并显示图表。

运行上述代码后，将会得到一个按组和时间绘制的缺失值图。