可以使用Python的Scikit-learn库中的LassoCV函数和GroupLasso包来实现按组运行Lasso回归，并将结果组合起来。具体步骤如下：

1. 存储数据集的每个组的索引，并将其用于GroupLasso包中的组参数

import numpy as np
from group_lasso import GroupLasso

group_indices = np.array([0,0,1,1,1,2,2,2,2])

2. 将数据集分成多个组，用每个组的数据来训练一个LassoCV模型

from sklearn.linear_model import LassoCV

models = []
for i in np.unique(group_indices):
    X_group = X[group_indices == i]
    y_group = y[group_indices == i]
    model = LassoCV(cv=5).fit(X_group, y_group)
    models.append(model)

3. 组合所有模型的系数

coefs = np.concatenate([m.coef_.reshape(-1,1) for m in models], axis=0)

4. 将所有模型的系数平均，得到组合后的系数，并返回它

final_coef = np.mean(coefs, axis=0)
return final_coef