按组进行的逻辑回归是一种常见的数据分析方法，可以用于预测一个二分类的目标变量。下面是一个Python代码示例，演示了如何使用按组进行的逻辑回归。

首先，我们需要导入必要的库，包括numpy、pandas和sklearn：

import numpy as np
import pandas as pd
from sklearn.linear_model import LogisticRegression

接下来，我们创建一个示例数据集，其中包含两个特征变量（X1和X2）和一个目标变量（y）：

data = {
    'X1': [1, 2, 3, 4, 5, 1, 2, 3, 4, 5],
    'X2': [2, 3, 4, 5, 6, 2, 3, 4, 5, 6],
    'group': ['A', 'A', 'A', 'A', 'A', 'B', 'B', 'B', 'B', 'B'],
    'y': [0, 0, 0, 1, 1, 0, 1, 1, 1, 1]
}

df = pd.DataFrame(data)

然后，我们将数据集按照组别进行拆分，创建多个子数据集：

groups = df.groupby('group')

sub_dfs = []
for name, group in groups:
    sub_dfs.append(group)

现在，我们可以在每个子数据集上应用逻辑回归模型：

models = []
for sub_df in sub_dfs:
    X = sub_df[['X1', 'X2']]
    y = sub_df['y']
    
    model = LogisticRegression()
    model.fit(X, y)
    
    models.append(model)

最后，我们可以使用这些逻辑回归模型进行预测：

new_data = {
    'X1': [3, 4, 1, 2],
    'X2': [4, 5, 2, 3],
    'group': ['A', 'A', 'B', 'B']
}

new_df = pd.DataFrame(new_data)

predictions = []
for sub_df, model in zip(sub_dfs, models):
    group_data = new_df[new_df['group'] == sub_df['group'].unique()[0]]
    
    X = group_data[['X1', 'X2']]
    y_pred = model.predict(X)
    
    predictions.append(y_pred)

以上就是按组进行的逻辑回归的解决方法的示例代码。请注意，这只是一个简单的示例，实际应用中可能会有更多的数据预处理和模型调优步骤。