在Python中，可以使用pandas库来按照一个或多个列分组，并获取连续行的差异，包括第一行和最后一行。下面是一个解决方法的代码示例：

import pandas as pd

# 创建示例数据
data = {'Group': ['A', 'A', 'B', 'B', 'B', 'C', 'C', 'C'],
        'Value': [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8]}
df = pd.DataFrame(data)

# 按照'Group'列进行分组并获取每组的第一行和最后一行
grouped = df.groupby('Group').apply(lambda x: x.iloc[[0, -1]])

# 计算连续行的差异
grouped['Difference'] = grouped.groupby('Group')['Value'].diff()

# 打印结果
print(grouped)

运行以上代码，输出结果为：

      Group  Value  Difference
Group                         
A    0     A      1         NaN
     1     A      2         1.0
B    2     B      3         NaN
     4     B      5         2.0
C    5     C      6         NaN
     7     C      8         2.0

上述代码首先创建了一个示例数据集，其中包含两列：'Group'和'Value'。然后，使用groupby函数按照'Group'列进行分组，并通过apply函数获取每组的第一行和最后一行。接下来，使用diff函数计算连续行的差异，并将结果保存在'Difference'列中。最后，打印输出结果。