以下是一个示例代码，用于按组计算平均值和众数：

import numpy as np
from scipy import stats

# 模拟数据
data = np.array([[1, 2, 3], [4, 5, 6], [7, 8, 9], [1, 2, 3], [4, 5, 6], [4, 8, 8]])

# 按组计算平均值
mean_values = np.mean(data, axis=1)
print("平均值：", mean_values)

# 按组计算众数
mode_values = stats.mode(data, axis=1)[0]
print("众数：", mode_values)

在这个示例中，我们使用numpy库计算数组的平均值，并使用scipy库计算数组的众数。首先，我们创建了一个包含多个组的数据矩阵。然后，使用np.mean函数计算每个组的平均值，并存储在mean_values变量中。接下来，使用stats.mode函数计算每个组的众数，并存储在mode_values变量中。最后，打印出计算结果。

注意，此示例假设每个组的数据存储在数组的行中，每个组的元素存储在数组的列中。如果数据的组织方式不同，可能需要对代码进行适当的修改。