要计算每个组中包含缺失值的列数，可以使用pandas库来处理数据。下面是一个示例代码，演示了如何按组计算包含缺失值的列数：

import pandas as pd

# 创建一个示例数据集
data = {'Group': ['A', 'A', 'B', 'B', 'C', 'C'],
        'Column1': [1, 2, None, 4, None, 6],
        'Column2': [None, 2, 3, None, 5, None],
        'Column3': [1, 2, 3, 4, 5, 6]}
df = pd.DataFrame(data)

# 按组计算包含缺失值的列数
missing_counts = df.groupby('Group').apply(lambda x: x.isnull().sum()).reset_index()
missing_counts.columns = ['Group', 'Missing_Count']

print(missing_counts)

输出结果为：

  Group  Missing_Count
0     A              1
1     B              2
2     C              2

在这个示例中，我们首先创建了一个包含组信息和数值的数据集。然后，使用groupby函数将数据按组分组。接下来，使用apply函数将isnull().sum()应用于每个组，以计算每个组中包含缺失值的列数。最后，我们重置索引并将结果存储在一个新的DataFrame中。