下面是一个使用Python pandas库的示例代码，按照第三列进行分组，并使用第二列的百分比变化填充空值的列：

import pandas as pd

# 创建示例数据
data = {'Column1': [1, 2, 3, 4, 5, 6],
        'Column2': [10, 20, 30, 40, None, 60],
        'Column3': ['A', 'A', 'B', 'B', 'C', 'C']}
df = pd.DataFrame(data)

# 按照第三列进行分组，并使用第二列的百分比变化填充空值的列
df['Filled_Column'] = df.groupby('Column3')['Column2'].apply(lambda x: x.pct_change().fillna(0))

print(df)

运行以上代码，输出结果如下：

   Column1  Column2 Column3  Filled_Column
0        1     10.0       A       0.000000
1        2     20.0       A       1.000000
2        3     30.0       B       0.000000
3        4     40.0       B       0.333333
4        5      NaN       C       0.000000
5        6     60.0       C       0.000000

其中，Filled_Column列是使用第二列的百分比变化填充空值得到的结果。