下面是一个示例代码，演示了如何按组插入缺失的连续周：

import pandas as pd

# 创建一个包含日期和组信息的示例数据帧
data = {'date': ['2021-01-01', '2021-01-02', '2021-01-05', '2021-01-06', '2021-01-09', '2021-01-11'],
        'group': ['A', 'A', 'B', 'B', 'A', 'B']}
df = pd.DataFrame(data)

# 将日期列转换为日期时间类型
df['date'] = pd.to_datetime(df['date'])

# 按组分组
groups = df.groupby('group')

# 遍历每个组
for group, group_df in groups:
    # 获取该组的最小日期和最大日期
    min_date = group_df['date'].min()
    max_date = group_df['date'].max()
    
    # 生成从最小日期到最大日期的完整日期范围
    complete_dates = pd.date_range(start=min_date, end=max_date, freq='D')
    
    # 将完整日期范围转换为数据帧
    complete_df = pd.DataFrame({'date': complete_dates})
    
    # 合并原始数据帧和完整日期数据帧，使用左连接保留原始数据帧的所有行
    merged_df = pd.merge(group_df, complete_df, on='date', how='left')
    
    # 根据组信息填充缺失的日期
    merged_df['group'].fillna(method='ffill', inplace=True)
    
    # 打印每个组的结果
    print(f"Group: {group}")
    print(merged_df)
    print()

这个代码将原始数据帧按组分组，然后针对每个组进行处理。对于每个组，首先找到该组的最小日期和最大日期。接下来，使用pd.date_range()函数生成从最小日期到最大日期的完整日期范围。然后，将完整日期范围转换为数据帧，并使用左连接将原始数据帧和完整日期数据帧合并，以保留原始数据帧的所有行。最后，使用fillna()函数根据组信息填充缺失的日期。