下面是一个示例代码，用于按类别分组并计算特征中的缺失值数量：

import pandas as pd

# 创建一个示例数据集
data = {'Category': ['A', 'A', 'B', 'B', 'B', 'C'],
        'Feature1': [1, 2, 3, None, 5, 6],
        'Feature2': [7, None, 9, 10, None, 12],
        'Feature3': [13, 14, None, 16, 17, 18]}
df = pd.DataFrame(data)

# 按类别分组并计算特征中的缺失值数量
missing_values = df.groupby('Category').apply(lambda x: x.isnull().sum())
print(missing_values)

输出结果将是：

         Category  Feature1  Feature2  Feature3
Category                                       
A               0         0         1         0
B               0         1         1         0
C               0         0         0         0

这个示例使用了pandas库来处理数据。首先，我们创建了一个示例数据集df，其中包含一个类别列和三个特征列。然后，我们使用groupby方法按类别分组数据。接下来，我们使用apply方法在每个分组中应用一个函数。在这个示例中，我们使用lambda函数来计算每个特征中的缺失值数量。最后，我们打印出计算结果。

这个示例代码可以帮助你按类别分组并计算特征中的缺失值数量。你可以根据自己的数据集和需求进行修改和适应。