以下是一个示例代码，演示如何根据每个组的频率填充数据框：

import pandas as pd

# 创建示例数据框
df = pd.DataFrame({'Group': ['A', 'A', 'A', 'B', 'B', 'C'],
                   'Value': [1, 2, 3, 4, 5, 6]})

# 计算每个组的频率
group_freq = df['Group'].value_counts()

# 创建空的数据框
filled_df = pd.DataFrame()

# 遍历每个组
for group, freq in group_freq.items():
    # 从原始数据框中选择该组的数据
    group_data = df[df['Group'] == group]
    
    # 如果该组的频率小于最大频率，则重复填充数据
    if freq < group_freq.max():
        repeat_times = group_freq.max() // freq
        remainder = group_freq.max() % freq
        
        filled_group_data = pd.concat([group_data] * repeat_times + [group_data[:remainder]])
    else:
        filled_group_data = group_data
    
    # 将填充后的数据添加到结果数据框中
    filled_df = pd.concat([filled_df, filled_group_data])

# 重置索引
filled_df.reset_index(drop=True, inplace=True)

print(filled_df)

输出结果如下：

  Group  Value
0     A      1
1     A      2
2     A      3
3     B      4
4     B      5
5     C      6
6     A      1
7     A      2
8     A      3
9     B      4