在Python中，可以使用pandas库来按组删除缺失值。下面是一个示例代码：

import pandas as pd

# 创建一个示例数据集
data = {'Group': ['A', 'A', 'B', 'B', 'C', 'C'],
        'Value': [1, None, 3, 4, None, 6]}

df = pd.DataFrame(data)

# 按组删除缺失值
df.dropna(subset=['Value'], inplace=True)

# 输出结果
print(df)

输出结果为：

  Group  Value
0     A    1.0
2     B    3.0
3     B    4.0
5     C    6.0

在此示例中，我们首先创建了一个包含缺失值的示例数据集。然后，使用dropna()函数按组删除了缺失值。subset=['Value']表示只在“Value”列中删除缺失值。最后，使用inplace=True将更改应用于原始数据帧，并打印出结果。

请注意，此方法仅适用于按组删除缺失值。如果要删除整个行或列中的缺失值，请使用dropna()函数的其他参数，如axis=0（删除包含缺失值的行）或axis=1（删除包含缺失值的列）。