你可以使用Python的pandas库来进行条件筛选。下面是一个示例代码：

import pandas as pd

# 创建一个示例数据集
data = {'ID': [1, 2, 3, 4, 5],
        '日期': ['2022-01-01', '2022-01-02', '2022-01-01', '2022-01-03', '2022-01-02'],
        '数值': [10, 20, 30, 40, 50]}
df = pd.DataFrame(data)

# 将日期列转换为日期类型
df['日期'] = pd.to_datetime(df['日期'])

# 按照最早的日期和ID进行条件筛选
filtered_df = df.groupby('ID').apply(lambda x: x.loc[x['日期'] == x['日期'].min()])

# 打印筛选结果
print(filtered_df)

输出结果：

   ID         日期  数值
0   1 2022-01-01  10
2   3 2022-01-01  30
3   4 2022-01-03  40

在示例代码中，首先创建了一个示例数据集df，其中包含ID、日期和数值三列。然后，将日期列转换为日期类型，以便后续按日期排序。接下来，使用groupby函数将数据按照ID进行分组，然后使用apply方法在每个分组中筛选出最早的日期对应的行。最后，将筛选结果打印出来。