以下是一个示例代码，演示如何按照同一列的第一组进行分组和成对假设检验：

import pandas as pd
from scipy.stats import ttest_rel

# 创建一个示例数据集
data = {
    'Group': ['A', 'A', 'A', 'B', 'B', 'B'],
    'Value': [1, 2, 3, 4, 5, 6]
}
df = pd.DataFrame(data)

# 按照Group列进行分组
groups = df.groupby('Group')

# 遍历每个分组
for group_name, group_data in groups:
    # 获取每个分组的第一组数据
    first_group = group_data.iloc[0]

    # 进行成对假设检验
    _, p_value = ttest_rel(group_data['Value'], first_group['Value'])
    
    print(f"Group {group_name}: p-value = {p_value}")

在这个示例中，我们首先创建了一个包含Group和Value两列的示例数据集。然后，我们使用groupby方法根据Group列进行分组。

接下来，我们遍历每个分组，并使用iloc方法获取每个分组的第一组数据。然后，我们使用ttest_rel函数进行成对假设检验，比较每个分组的数据与第一组数据之间的差异。

最后，我们打印出每个分组的p-value，用于判断两组数据是否具有统计显著差异。

注意：这只是一个示例代码，实际使用时，你需要根据你的数据集和具体的需求进行适当的修改。