下面是一个示例代码，演示了如何按照分组并在Python中删除上限异常值：

import pandas as pd

# 创建一个示例数据集
data = {'group': ['A', 'A', 'B', 'B', 'C', 'C'],
        'value': [10, 15, 20, 25, 30, 35]}
df = pd.DataFrame(data)

# 定义一个函数来删除上限异常值
def remove_upper_outliers(group):
    q3 = group['value'].quantile(0.75)
    iqr = q3 - group['value'].quantile(0.25)
    upper_limit = q3 + 1.5 * iqr
    group = group[group['value'] <= upper_limit]
    return group

# 按照分组应用函数并删除上限异常值
df = df.groupby('group').apply(remove_upper_outliers).reset_index(drop=True)

首先，我们创建了一个示例数据集，包含了一个分组列和一个数值列。然后，我们定义了一个函数remove_upper_outliers来删除分组内的上限异常值。该函数首先计算每个分组的第三分位数和四分位距（IQR），然后计算上限值为第三分位数加上1.5倍的四分位距。最后，我们使用groupby函数按照分组应用该函数，并使用reset_index函数重置索引，以删除分组后产生的额外索引列。