在Python中，可以使用pandas库来按组填充字符列中的缺失值。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': ['nacof', 'nacof', 'nocb', pd.NA, 'nacof', pd.NA]}
df = pd.DataFrame(data)

# 按组填充缺失值
df['Value'] = df.groupby('Group')['Value'].fillna(method='ffill')

print(df)

输出结果为：

  Group  Value
0     A  nacof
1     A  nacof
2     B   nocb
3     B   nocb
4     C  nacof
5     C  nacof

在上面的代码中，首先创建了一个示例数据集df，其中包含了一个分组列Group和一个含有缺失值的字符列Value。然后，使用groupby方法将数据按组分组，并使用fillna方法填充缺失值。method='ffill'表示使用前向填充的方式，即将前一个非缺失值填充到缺失值位置。

需要注意的是，pandas的版本要求在1.0.0及以上，以支持pd.NA的缺失值表示方式。如果使用的是较低版本的pandas，可以考虑使用其他方式表示缺失值，例如使用空字符串''或np.nan。