import pandas as pd

# 创建一个示例数据表
df = pd.DataFrame({'col1': ['A', 'A', 'A', 'B', 'B', 'C', 'C'], 
                   'col2': ['2021-01-01', '2021-02-01', '2021-03-01', '2021-01-15', '2021-02-15', '2021-01-01', '2021-02-01']})

# 将日期转为datetime格式
df['col2'] = pd.to_datetime(df['col2'])

# 按照col1列中的连续值进行分组
df['grp'] = (df['col1'] != df['col1'].shift()).cumsum()

# 选取每个分组中的最早和最晚日期
result = df.groupby('grp')['col2'].agg(['min', 'max'])

# 打印结果
print(result)

输出的结果为：

           min        max
grp                      
1   2021-01-01 2021-03-01
2   2021-01-15 2021-02-15
3   2021-01-01 2021-02-01