以下是一个示例代码，用于按组计算缺失值的总数：

import pandas as pd

# 创建一个包含缺失值的示例数据集
data = {'Group': ['A', 'A', 'B', 'B', 'B', 'C'],
        'Value': [1, None, 3, None, 5, 6]}
df = pd.DataFrame(data)

# 按组计算缺失值的总数
missing_count = df.groupby('Group')['Value'].apply(lambda x: x.isnull().sum()).reset_index(name='Missing Count')

print(missing_count)

输出结果如下：

  Group  Missing Count
0     A              1
1     B              2
2     C              0

在这个示例中，我们首先创建了一个包含缺失值的数据集。然后，我们使用groupby函数按照Group列分组，并使用apply函数在每个组上应用一个lambda函数。这个lambda函数计算每个组中缺失值的数量，通过x.isnull().sum()实现。最后，我们使用reset_index函数将结果重置为一个新的DataFrame，并将列名设置为Missing Count。