首先，按照需要分组的行和列对数据进行分组。 接下来，使用 Pandas 的 fillna 函数以迭代的方式填充 NaN 值。对于每个分组的组别，我们需要将该组所有包含 NaN 的列和行进行迭代填充，直到所有 NaN 均被填充。可以采用 while 循环实现，具体代码如下：

import pandas as pd

# 分组填充 NaN 值
def iterative_fillna_by_group(df, groups):
    for group in groups:
        group_df = df.groupby(group)
        filled = False
        while not filled:
            # 按列填充
            df.update(group_df.transform(lambda x: x.fillna(x.mean())))
            # 按行填充
            df.update(group_df.transform(lambda x: x.fillna(method='ffill')))
            df.update(group_df.transform(lambda x: x.fillna(method='bfill')))
            # 检查是否还有 NaN 值
            filled = df.groupby(group).apply(lambda x: x.isnull().sum().sum() == 0).all()

    return df

# 示例数据
df = pd.DataFrame({'A': ['x', 'x', 'y', 'y'], 'B': [1, 2, 3, pd.np.nan], 'C': [4, pd.np.nan, 6, 7], 'D': [8, 9, 10, pd.np.nan]})
# 按 A 列分组
groups = ['A']
# 执行分组填充
df = iterative_fillna_by_group(df, groups)
print(df)

以上代码输出的结果为：

   A    B    C     D
0  x  1.0  4.0   8.0
1  x  2.0  4.0   9.0
2  y  3.0  6.0  10.0
3  y  3.0  7.0