按组别进行滚动回归是一种统计分析方法，用于在时间序列数据中对每个组别（或者说是每个观测单位）分别进行回归分析。它可以帮助分析每个组别在时间上的变化趋势，并计算回归模型的参数。

以下是一个示例代码，演示如何使用Python中的statsmodels库进行按组别进行滚动回归的分析。

import pandas as pd
import numpy as np
import statsmodels.api as sm

# 创建一个示例数据集
data = pd.DataFrame({
    'Group': ['A', 'A', 'A', 'B', 'B', 'B'],
    'Time': [1, 2, 3, 1, 2, 3],
    'Variable': [10, 15, 20, 5, 10, 15]
})

# 创建一个空的结果DataFrame来存储回归模型的参数估计值
results = pd.DataFrame(columns=['Group', 'Time', 'Intercept', 'Slope'])

# 按组别进行循环
for group in data['Group'].unique():
    group_data = data[data['Group'] == group]
    
    # 按时间进行循环
    for i in range(len(group_data)):
        # 获取当前时间点之前的数据
        subset = group_data.iloc[:i+1]
        
        # 执行回归分析
        X = sm.add_constant(subset['Time'])  # 添加截距列
        y = subset['Variable']
        model = sm.OLS(y, X)
        results = model.fit()
        
        # 提取回归模型的参数估计值
        intercept = results.params['const']
        slope = results.params['Time']
        
        # 将结果存储到结果DataFrame中
        results = results.append({'Group': group, 'Time': i+1, 'Intercept': intercept, 'Slope': slope}, ignore_index=True)

# 打印结果
print(results)

在上述示例代码中，我们使用了一个示例数据集，其中包含了两个组别（A和B）的时间序列数据。我们首先按组别进行循环，然后在每个组别内按时间进行循环。在每个时间点上，我们提取了当前时间点之前的数据，并使用statsmodels库中的OLS函数执行回归分析。然后，我们将回归模型的参数估计值存储到结果DataFrame中。

这个示例只是一个简单的演示，实际的应用可能会根据具体的需求进行更复杂的数据处理和分析。